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Generative Konstruktion

Generatives Design im Engineering ermöglicht die Designzusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz. Computeralgorithmen untersuchen eine Reihe möglicher Designlösungen auf der Grundlage festgelegter Kriterien und Einschränkungen, um potenzielle Designs für neue Produkte oder Verbesserungen des aktuellen Produktdesigns zu generieren.

Was ist generative Konstruktion?

Im Großen und Ganzen ist generatives Design relativ einfach. Es handelt sich um eine Funktion generativer CAD-Engineering-Anwendungen, die autonom eine Reihe von Designalternativen unter Berücksichtigung einer festgelegten Anzahl von Einschränkungen generiert. Hierfür ist weder eine Anleitung noch eine Interaktion durch Ingenieure notwendig, wodurch diese für andere Aufgaben verfügbar sind. Nach der Fertigstellung können die Ingenieure wählen, welche Konstruktionsentwürfe sie genauer überprüfen möchten. Im Ganzen beschleunigt dies den Konstruktionsprozess, ohne dass der Ingenieur besondere Aufmerksamkeit investieren muss.

Generatives Design im computergestützten Design (CAD) ist ein innovativer Ansatz, bei dem Algorithmen und künstliche Intelligenz (KI) verwendet werden, um mehrere Designoptionen auf der Grundlage bestimmter Parameter und Einschränkungen zu generieren. Es ermöglicht Designern und Ingenieuren, eine breite Palette potenzieller Lösungen zu erforschen und Konstruktionen für verschiedene Ziele wie Gewichtsreduzierung, Materialeffizienz, Kostenminimierung und Leistungssteigerung zu optimieren. Generatives Design in CAD ist besonders wertvoll für komplexe technische Herausforderungen, bei denen herkömmliche Konstruktionsmethoden durch Zeit, Ressourcen oder menschliche Kreativität begrenzt sein können. Durch die Nutzung von Rechenleistung und generativen Engineering-Algorithmen ermöglicht generatives Design Designern, optimierte, innovative Lösungen zu entwickeln, die die Grenzen des Möglichen im Produktdesign und in der Konstruktion erweitern.

Hauptmerkmale des generativen Engineerings im CAD

Algorithmische Optimierung im generativen Design:

Generative Designalgorithmen analysieren Eingangsparameter wie funktionale Anforderungen, Materialeigenschaften, Fertigungsbeschränkungen und Leistungskriterien, um Designlösungen zu generieren.

Iterative Erkundung im generativen Design:

Designer können schnell und effizient zahlreiche Designalternativen erkunden. Generative Design-Tools generieren in der Regel eine Vielzahl von Designoptionen, die dann anhand bestimmter Kriterien bewertet werden können.

Komplexe Geometrie im generativen Design:

Generatives Design erzeugt oft komplexe geometrische Formen und Strukturen, die manuell schwer zu konzipieren sind. Diese Designs können das volle Potenzial fortschrittlicher Fertigungstechniken wie der additiven Fertigung (3D-Druck) ausschöpfen.

Multidisziplinäre Optimierung im generativen Design:

Generatives Design kann Konstruktionen über mehrere Disziplinen hinweg optimieren, wie z. B. Strukturanalyse, Strömungsdynamik, Wärmemanagement und elektromagnetische Simulationen, um eine optimale Leistung bei verschiedenen Kriterien zu erzielen.

Human-in-the-Loop im generativen Design:

Während generative Designalgorithmen die Erstellung von Designalternativen automatisieren, spielen menschliche Designer eine entscheidende Rolle bei der Spezifizierung von Designanforderungen, der Bewertung generierter Optionen und der Verfeinerung des endgültigen Designs.

Erkundung des Designraums im generativen Design:

Generatives Design ermöglicht es Designern, den gesamten Designraum zu erkunden und innovative Lösungen aufzudecken, die mit traditionellen Designmethoden möglicherweise nicht in Betracht gezogen wurden.

Parametrische Modellierung im generativen Design:

Generatives Design verwendet häufig parametrische Modellierungstechniken, bei denen Designparameter definiert und manipuliert werden, um die Generierung von Designalternativen voranzutreiben.

Generatives Design und Topologieoptimierung

Generatives Design unterstützt Schlüsselfunktionen wie die Topologieoptimierung für die Durchführung von Struktursimulationen und das Entfernen von Lastgewicht aus dem leeren Bereich in Materialien. Siemens NX 12 ist die einzige generative Designsoftware, die Topologieoptimierung auf Basis konvergenter Modellierungstechnologie einbettet, die eine einheitliche 3D-Modellierung für Kombinationen von Facetten- und B-rep-Daten ermöglicht. Dies führt zu leichteren Komponenten, ohne die Designabsicht oder Integrität zu beeinträchtigen.

Unterstützung von Ingenieuren mit generativem Design und Facettenmodellierung

Generatives Design ist eine CAD-Engineering-Softwarefunktion , bei der ein Designer mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz zusammenarbeitet, um Hunderte von potenziellen Entwürfen für eine Produktidee zu generieren und zu bewerten. Der generative Designprozess beginnt mit der Definition der Ziele und Einschränkungen des Projekts. Dazu gehören unter anderem Designparameter wie:

  • Produktgröße oder geometrische Abmessungen
  • Zulässige Lasten und Betriebszustände
  • Zielgewicht
  • Materialien
  • Herstellungsverfahren
  • Kosten pro Einheit

Verwandte Produkte: NX CAD

Mehrere Konstruktionsoptionen mithilfe der generativen Konstruktion

Verstehen Sie die Vorteile

Durch den Einsatz von generativem Design können Ingenieure Tausende von Designs erstellen und simulieren (von denen sie sich viele möglicherweise nicht selbst vorgestellt haben) in einem Bruchteil der Zeit, die sie normalerweise benötigen würden. Der generative Designprozess kann hochgradig kundenspezifische komplexe Formen als beste Lösungen hervorbringen

Designoptimierung im generativen Design

Generative Designalgorithmen untersuchen zahlreiche Designmöglichkeiten auf der Grundlage definierter Parameter wie Material, Herstellungsmethode, Leistungsanforderungen, was zu leichteren, stärkeren oder effizienteren Designs führt

Komplexitätsmanagement mit generativem Design

Generatives Design kann mit komplexen Geometrien umgehen, die für einen menschlichen Designer schwer oder gar nicht zu konzipieren sind. Dies ermöglicht die Erstellung komplizierter, organischer Formen, die für bestimmte Funktionalitäten optimiert sind

Generatives Design sorgt für Zeit- und Kostenersparnis

Durch die Automatisierung des Designprozesses kann generatives Design die Zeit, die für die Generierung mehrerer Designalternativen erforderlich ist, erheblich reduzieren. Diese Effizienz führt zu Kosteneinsparungen, insbesondere bei häufigen Design-Iterationen

Weitere Vorteile von generativen Konstruktionswerkzeugen im CAD

  • Innovation und Kreativität: Generatives Design kann zu neuartigen Designlösungen inspirieren, indem es unkonventionelle Formen und Konfigurationen erforscht, die menschliche Designer möglicherweise nicht in Betracht ziehen. Das fördert Innovationen und eröffnet neue Möglichkeiten in der Produktentwicklung.
  • Leistungssteigerung: Designs, die mit dieser Methode erstellt werden, sind oft auf bestimmte Leistungskriterien zugeschnitten, wie z. B. strukturelle Festigkeit, Aerodynamik, Wärmeableitung usw. Dies führt zu Produkten, die unter realen Bedingungen besser funktionieren.
  • Nachhaltigkeit: Generatives Design kann zu nachhaltigeren Designs führen, indem es den Materialverbrauch optimiert und Abfall minimiert. Durch die Schaffung leichterer, effizienterer Strukturen werden die Umweltauswirkungen von Herstellung und Transport reduziert.
  • Anpassung: Generatives Design kann Anpassungsanforderungen problemlos erfüllen. Durch die Anpassung von Eingabeparametern können Designer Designs erstellen, die auf individuelle Vorlieben oder bestimmte Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
  • Iterative Verbesserung: Generatives Design ermöglicht schnelle Iterationen und Verbesserungen. Konstrukteure können schnell mehrere Designalternativen bewerten, ihre Kriterien verfeinern und neue Iterationen generieren, bis sie die optimale Lösung gefunden haben.

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Generatives Design ermöglicht es Designern, optimierte, innovative Lösungen zu entwickeln, die die Grenzen des Möglichen im Produktdesign und in der Entwicklung verschieben.

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Herstellung einer organischen, massereduzierten geometrischen Lösung eines bestimmten Materials, die innerhalb eines definierten Raums unter Berücksichtigung zulässiger Lasten und Einschränkungen optimiert wurde.

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