Generatives Design entmystifiziert: Wichtige Erkenntnisse für Ingenieure und Designer

Digitale Design- und Simulationswerkzeuge haben die Arbeitsweise von Ingenieuren und Designern grundlegend verändert. Über die letzten Jahrzehnte wurden diese Tools schneller und funktionsreicher, da Rechenleistung günstiger und zugänglicher wurde. Große Probleme, die vor 5–10 Jahren Supercomputer oder High-Performance-Cluster erforderten, laufen heute auf dem Laptop.

Gleichzeitig haben Informatiker Algorithmen und Optimierungsschemata entwickelt – maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz –, die große Datensätze verarbeiten und komplexe Probleme mit Tausenden bis Millionen Variablen lösen können.

Immer mehr Engineering-Softwarehersteller integrieren generative Design-Funktionalität in Basispakete oder bieten sie als einfaches Add-on an. In anderen Fällen sind generative Design- und Topologieoptimierungstools in Simulationspakete eingebettet.

Simulationspakete bieten typischerweise mehr Schalter und Kontrollen als CAD-Add-ons, erfordern aber auch ein gewisses Expertenwissen im Umgang mit FEM-Paketen. Diese Programme haben sich deutlich verbessert, da Nutzer Feedback geben, um sie besser und nützlicher zu machen.

Was ist generatives Design?

Obwohl viele Ingenieure Zugriff auf generative Design-Tools haben, wissen sie nicht immer, was generatives Design ist oder wofür man es einsetzt. Generatives Design vereint drei Disziplinen – Design, Simulation und Optimierung – zu einer „superaufgeladenen“ parametrischen Simulation, die Tausende bis Millionen Freiheitsgrade berücksichtigt.

In der Praxis startet der Designer mit einem leeren Bauraum, und der Computer füllt Material nur dort, wo es benötigt wird. Der Computer definiert das Optimum (eine von mehreren sehr guten Lösungen) – nicht das absolute Optimum (die theoretisch beste Lösung) – für die gegebenen Eingabeparameter.

Generatives Design kann das absolute Optimum nicht liefern, da Optimierungsschemata keine Gewissheit über die Qualität eines bestimmten Designs im Vergleich zu allen anderen möglichen Designs bieten können.

Vorteile generativen Designs

Auch wenn generatives Design nicht das absolute Optimum liefert, bietet es neue, effizientere Arbeitsweisen. Vor dieser Technologie mussten Sie einige Parameter wählen und einen Versuchsplan (Design of Experiments, DOE) erstellen, der die Bauteilleistung über diese Variablen testete. Dieser Ansatz ist mächtig, erfordert aber viel Zeit für Modellerstellung, Ergebnisauswertung und Schlussfolgerung zur besten Lösung.

Alternativ konnten Sie kleine, inkrementelle Verbesserungen an einem bestehenden Design vornehmen, um einen Featuresatz zu optimieren; das dauert weniger, setzt aber voraus, dass das Ausgangsdesign bereits nahe am Optimum liegt.

Hier zeigt generatives Design seine Stärke. Es liefert in kurzer Zeit einen guten Designkandidaten für den Ingenieur. Dieser Effizienzgewinn kann genutzt werden, um schneller zu arbeiten oder den Lösungsraum abseits traditioneller Ingenieurskonzepte zu erkunden.

Betrachtet man ein wirklich gutes generatives Design-Bauteil, fällt meist seine abstrakte, organische Form auf, die dennoch logische Designelemente bewahrt.

Grenzen generativen Designs

Wichtig ist zu verstehen, was generatives Design nicht leisten kann. Es wird Konstruktionsingenieure nie ersetzen. Die resultierenden Designmodelle sind nur so gut wie die Optimierungsschemata – die sich verbessern, aber nicht perfekt sind.

Nehmen wir das Beispiel Metall-Laser-Pulverbettfusion (L-PBF), wo der Bedarf an Stützstrukturen ein Bauteil schwierig oder gar unpraktisch für die Serienfertigung machen kann.

Die meisten generativen Design-Programme berücksichtigen nicht, wie das Bauteil gefertigt wird. Ingenieure müssen daher weiterhin Design-for-Additive-Manufacturing (DfAM)-Prinzipien anwenden, um ein besseres Bauteil zu schaffen, das Stützstrukturen reduziert oder eliminiert – ein Prozess, der detailliertes Verständnis des Fertigungsverfahrens erfordert. In einem Produktumfeld haben diese Überlegungen Auswirkungen auf Bauteilkosten und Ausbeute.

Implikationen generativen Designs

Angesichts der wachsenden Beliebtheit generativen Designs: Wie sieht die Zukunft aus? Erstens helfen generative Design-Tools Ingenieuren, 80 % der Lösung deutlich schneller zu erreichen. Langfristig wird diese Technologie Ingenieure noch besser unterstützen, wenn sie komplexere Systeme abdeckt – wie dynamische Stöße und Kontaktprobleme.

Um diese Vorteile zu nutzen, müssen Konstruktionsingenieure die Kompetenzen entwickeln, digitale Designtools sicher zu beherrschen. Die Grenzen zwischen Design- und Analyse/Simulationsingenieuren werden weiter verschwimmen, da diese Tools verfügbarer werden und Produktentwicklungszyklen antreiben.

Wenn Sie generatives Design für Ihr nächstes Projekt nutzen möchten, helfen Ihnen die Experten von Fast Radius gerne weiter. Unsere Ingenieure sind Experten in digitalem Design, Simulation und Optimierung und diskutieren gerne Ihre Anforderungen.

Kontaktieren Sie uns für mehr Informationen und besuchen Sie unser Resource Center für aktuelle Fertigungstechnologien.