大まかに言うと、ジェネレーティブデザインは比較的単純です。これはCADジェネレーティブ・エンジニアリング・アプリケーションの機能で、一定の制約の下で多数の設計代替案を自律的に生成します。これは、エンジニアの指導や対話をしなくてもできるので、エンジニアは他の作業に専念できます。完成したら、エンジニアはどのデザインをもっと詳しく調べたいかを選択できます。全体として、これにより、エンジニアの細かい注意がなくても設計プロセスが加速されます。
のジェネレーティブデザイン コンピューター支援設計 (CAD) は、アルゴリズムと人工知能 (AI) を使用して、指定されたパラメータと制約に基づいて複数の設計オプションを生成する革新的なアプローチです。これにより、設計者やエンジニアは、考えられる幅広いソリューションを模索し、軽量化、材料効率、コスト最小化、性能向上などのさまざまな目的に合わせて設計を最適化することができます。CADでのジェネレーティブデザインは、従来の設計方法が時間、リソース、または人間の創造性によって制限されるような複雑なエンジニアリング上の課題に特に役立ちます。ジェネレーティブデザインは、計算能力とジェネレーティブエンジニアリングアルゴリズムを活用することで、製品設計とエンジニアリングの可能性の限界を打ち破る、最適化された革新的なソリューションを設計者が作成できるようにします。
CADにおけるジェネレーティブ・エンジニアリングの主な特徴
ジェネレーティブ・デザインにおけるアルゴリズム最適化:
ジェネレーティブ・デザイン・アルゴリズムは、機能要件、材料特性、製造上の制約、性能基準などの入力パラメータを分析して、設計ソリューションを生成します。
ジェネレーティブデザインにおける反復探索:
デザイナーは、さまざまなデザインの代替案を迅速かつ効率的に検討できます。ジェネレーティブデザインツールは通常、多数のデザインオプションを生成し、それらを特定の基準に基づいて評価することができます。
ジェネレーティブ・デザインにおける複雑な幾何学:
ジェネレーティブデザインは、手動では考えにくい複雑な幾何学的形状や構造を生成することがよくあります。これらのデザインは、アディティブマニュファクチャリング（3Dプリント）などの高度な製造技術の可能性を最大限に活用できます。
ジェネレーティブデザインにおける学際的な最適化:
ジェネレーティブデザインでは、構造解析、流体力学、熱管理、電磁シミュレーションなど、複数の分野で設計を最適化して、さまざまな基準で最適なパフォーマンスを実現できます。
ジェネレーティブデザインにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ:
ジェネレーティブデザインアルゴリズムは設計代替案の作成を自動化しますが、人間の設計者は設計要件の指定、生成されたオプションの評価、最終設計の改良において重要な役割を果たします。
ジェネレーティブデザインにおけるデザイン空間の探求:
ジェネレーティブデザインにより、デザイナーはデザイン空間全体を探求し、従来のデザイン方法では考えられなかったような革新的なソリューションを発見することができます。
ジェネレーティブ・デザインにおけるパラメトリック・モデリング:
ジェネレーティブ・デザインでは、多くの場合、パラメトリック・モデリング技術を利用します。この手法では、設計パラメータを定義して操作し、設計代替案の生成を促進します。
ジェネレーティブデザインとトポロジー最適化
ジェネレーティブデザインは、構造シミュレーションを実行したり、材料の空き領域から負荷重量を除去したりするためのトポロジー最適化などの主要な機能をサポートしています。Siemens NX 12は、ファセットとB-repデータの組み合わせで統一された3Dモデリング機能を可能にするコンバージェントモデリング技術powered by トポロジー最適化を組み込んだ唯一のジェネレーティブデザインソフトウェアです。これにより、設計の意図や完全性を犠牲にすることなく、部品を軽量化できます。
ジェネレーティブデザインとファセットモデリングでエンジニアを支援します
ジェネレーティブデザインは CADエンジニアリングソフトウェア デザイナーが人工知能アルゴリズムと連携して、製品アイデアのための何百もの潜在的なデザインを生成して評価する機能。ジェネレーティブデザインのプロセスは、プロジェクトの目標と制約を定義することから始まります。これらには、次のような設計パラメータが含まれますが、これらに限定されません。
- 製品サイズまたは幾何学的寸法
- 許容負荷と動作条件
- 目標体重
- 材料
- 製造方法
- ユニットあたりのコスト
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