Stellen Sie sich vor, Sie könnten auf Knopfdruck tausende von Optionen für einen einzigen Entwurf erstellen und dann einfach die beste Option auswählen! Generatives Design macht genau das möglich.
Generatives Design verschiebt für Konstrukteure die Grenzen des Machbaren. Die Technologie stützt sich auf Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning, um automatisch und entlang vorgegebener Entwurfskriterien Lösungen zu generieren.
Das ermöglicht es Designern und Ingenieuren, Konstruktionen jenseits der ihrer Vorstellungskraft zu erproben, und auf diese Weise neuartige Lösungen und Produkte zu entwickeln.
Das Potential von Generativem Design lässt sich in noch höherem Maß nutzen, wenn Herstellungsverfahren wie beispielsweise der 3D-Druck zum Einsatz kommen. In diesem Artikel erklären wir Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um Generatives Design verstehen und einsetzen zu können.
Was ist Generatives Design?
Generatives Design ist ein softwarebasierter, iterativer Gestaltungsprozess, mit dessen Hilfe dreidimensionale Geometrien gemäß vorgegebener Konstruktionsziele erzeugt werden. Diese Art zu konstruieren wird durch entsprechende Software ermöglicht. Diese erzeugt mit Hilfe von KI-Algorithmen optimierte Strukturen, die festgelegte Leistungsanforderungen erfüllen oder sogar übertreffen.
Beim Generativen Design ist es nicht erforderlich, ein bereits existierendes Teil oder eine bestehende Geometrie in die Software zu laden. Stattdessen legt man Randbedingungen und Designziele für ein gewünschtes Objekt fest, und die Software erzeugt dann automatisch eine Reihe von Varianten, die alle den Eingangsvoraussetzungen entsprechen. Diese Vorgaben können Einschränkungen bezüglich der Abmessungen und des Gewichts umfassen, aber auch maximale Kosten, Materialarten, erforderliche Lasten, die einzusetzenden Fertigungsverfahren und viele weitere. Die Software bezieht all diese Faktoren in die Berechnung mit ein und erstellt daraus 3D-Modelle. Auf diese Weise entsteht eine Reihe von Objekten, die den Vorgaben des Konstrukteurs und den Designzielen entsprechen.
Diese Varianten können jetzt weiter untersucht werden. Das kann entweder händisch durch den Konstrukteur geschehen oder unter Verwendung eines automatisierten Testprogramms, um die Konstruktionen gemäß der Übereinstimmung mit den zuvor festgelegten Zielen einzustufen. Die geeignetsten Designs können dann durch den Konstrukteur weiter verfeinert und optimiert werden, bis die ideale Lösung gefunden ist. Da beim Generative Design künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, lernt die Software bei jedem Projekt dazu. Das führt dazu, dass die Konstruktionen zunehmend besser werden.
Unterschied zwischen Topologieoptimierung und Generativem Design
Beide Verfahren stellen die Speerspitze moderner Designprozesse dar, sollten aber keinesfalls in einen Topf geworfen oder verwechselt werden. Das eine Verfahren optimiert ein existierendes CAD-Design, um bestimmte Vorgaben zu erfüllen, das andere erzeugt unter Verwendung von Algorithmen ein vollständig neues Modell.
Topologieoptimierung ist Bestandteil vieler CAD-Softwarepakete. Der Benutzer lädt ein CAD-Modell in das Programm und legt Designziele für das Teil fest, wie beispielsweise Randbedingungen, Lasten etc. Die Software verarbeitet diese Eingaben und erstellt eine einzelne, optimierte und auf dem ursprünglichen CAD-Modell basierende Geometrie.
Der Generatives-Design-Prozess setzt dagegen an anderer Stelle an. Statt ein existierendes 3D-Modell zu verwenden das optimiert werden soll, beginnt man, indem man Randbedingungen und Ziele festlegt. Die KI-unterstützte Software analysiert diese und erzeugt mehrere Designlösungen, die dann weiter untersucht und optimiert werden können.
Zwischen Topologieoptimierung und Generativem Design gibt es also zwei wichtige Unterschiede. Zum einen benötigt Generatives Design im Gegensatz zur Topologieoptimierung kein manuell erstelltes CAD-Modell, um den Gestaltungsprozess zu starten. Zum anderen bietet einem das Generative Design mehrere optimierte Konstruktionsergebnisse an und ermöglicht es damit, weitere mögliche Lösungen zu untersuchen und das Design weiter zu verfeinern.
Vorteile und Einschränkungen des Generativen Designs
Generatives Design besitzt viele Vorzüge, einschließlich bislang nicht vorstellbarerer Lösungen und der schnelleren Umsetzung von Iterationen eines Designs. Als vergleichsweise neues Verfahren gelten für das Generative Design jedoch einige Einschränkungen, auf die wir später noch genauer eingehen werden. Sehen wir uns zunächst aber die Vorteile an.
Vorteile des Generative Design
Neue Designkonzepte: Herkömmlicherweise basieren Produktdesigns auf bereits bestehenden Modellen. Durch Generatives Design sind Geometrien aber nicht mehr durch existierende Modelle eingeschränkt. Die Software kann also vollständig neue Geometrien erzeugen. Diese können bestehenden Designs in Bezug auf Funktionalität und Leistung überlegen sein, und dabei ein oftmals unerwartetes und neuartiges Aussehen aufweisen.
Schnellere Markteinführung: Das Generative Design kann die Entwicklungszeit neuer Produkte deutlich verkürzen und damit die Markteinführung beschleunigen. Es erzeugt nicht nur automatisch mehrere Varianten für einen festen Satz an Parametern, es ermöglicht auch einen Vergleich und weitere Verfeinerung der verschiedenen Designs in einem digitalen Umfeld. Wenn sie dann den ersten physischen Prototypen ihres neuen Produkts fertigen, dann werden Sie auf diese Weise die meisten möglichen Designfehler bereits erkannt und vermieden haben.
Komplexes Design: Wenn es in Verbindung mit modernen Fertigungsverfahren wie beispielsweise dem 3D-Druck zum Einsatz kommt, dann bietet Generatives Design eine bislang nicht gekannte Designfreiheit. Teile, die bislang unmöglich zu fertigen waren, wie beispielsweise gitterförmige oder organisch wirkende Strukturen sowie komplexe innenlegende Geometrien sind damit umsetzbar, um sowohl Leistungs- als auch Designziele zu erreichen.
Automatisierte Bewertung: Sobald die Ergebnisse vorliegen, muss die beste Option ausgewählt werden. Je nach Projekt kann es sich hierbei schlicht um eine ästhetische Entscheidung des Designers handeln, meistens spielt aber die Leistungsfähigkeit des Bauteils eine bedeutendere Rolle. Mit Hilfe zusätzlicher Algorithmen kann das erzeugte Design bezüglich verschiedener Parameter wie beispielsweise Tragfähigkeit, Übereinstimmung mit gesetzten Zielen und vielen anderen bewertet werden.
Einschränkungen des Generativen Designs
Ausbildung: Um Generative-Design-Software bestmöglich nutzen zu können, müssen Konstrukteure den Umgang mit Machine Learning und KI-gestützter Software beherrschen. Dies gilt insbesondere im Fall komplexerer Anwendungen. Das kann eine Hürde bei der Einführung darstellen, weil nicht alle Konstrukteure diese Qualifikation besitzen.
Verfügbarkeit: Der einfache Zugang zu Generative Design stellt derzeit eine Herausforderung dar. Die Kosten für entsprechende Software waren bislang immer recht hoch, sodass viele Benutzer sie sich schlichtweg nicht leisten konnten. Zwar gibt es kostenlose Varianten, diese erfordern aber in der Regel, dass Benutzer ihre eigenen Algorithmen programmieren. Dank Cloud Computing beginnen die Preise für Generative-Design-Lösungen derzeit allerdings zu fallen. So hat beispielsweise Autodesk den Preis seiner Generative-Design-Erweiterung für Fusion 360 im Jahr 2021 um 80% reduziert.
Software für Generatives Design
Seit Anbieter von CAD-Software den Generatives Design-Prozess in ihre Software zu integrieren beginnen, wird diese Technologie für immer mehr Anwender zugänglich. Einige der führenden Lösungen für Generatives Design sind hier aufgeführt:
Autodesk Fusion 360
Fusion 360 ist ein führendes CAD-Softwarepaket und bietet eine Vielzahl von 3D-Konstruktionswerkzeugen. Autodesks Generatives Design-Erweiterung für Fusion 360 verwendet Machine Learning und KI um schnell Designlösungen basierend auf definierten Zielen und Parametern zu erstellen. Dies kann für unterschiedliche Fertigungsverfahren wie 3D-Druck, CNC-Bearbeitung, Sand- und Spritzguß geschehen.
Siemens NX
Siemens als Anbieter von PLM-Software hat das Generative Design im Rahmen seiner NX-Plattform auf den Markt gebracht. Siemens NX ist eine integrierte Lösung, die eine Kombination aus intelligentem Design und Simulation für das Produktdesign anbietet. NX bindet hier mittels Convergent Modeling auch die Topologieoptimierung mit ein.
PTC Creo Generative Design
Bei PTC ist die Creo Generatives Design-Lösung vollständig in ihre CAD/PLM/Simulations-Plattform integriert und ermöglicht so den nahtlosen Übergang vom Designkonzept zur Simulation und weiter zu Prototyping und zur Fertigung. Dieses Paket umfasst zwei Designerweiterungen: die cloudbasierte Generative Design Extension (GDX) und die Generative Topology Optimization Extension (GTO). Diese Erweiterungen informieren den Benutzer automatisch über die besten Entwurfsoptionen und sind sowohl für Additive Manufacturing als auch CNC-Bearbeitung geeignet.
nTopology nTop Platform
nTopologys Generative Design-Software gibt dem Benutzer die vollständige Kontrolle über den Prozess der Entwurfsoptimierung, weil sich beispielsweise angepasste Arbeitsabläufe erstellen lassen. Das Field Driven-Design, in dem sich Simulation, experimentelle Daten und das eigene technische Wissen vereinen, erlaubt die Entwicklung innovativer, optimierter Designlösungen.
3D-Druck und Generatives Design
3D-Druck, auch als Additive Fertigung bekannt, lässt sich in idealer Weise mit Generativem Design verbinden. Durch die Kombination dieser Technologien können Anwender ihre Produkte auf ein neues Niveau heben, und dabei die Beschränkungen umgehen, die ihnen durch herkömmliche Fertigungsprozesse auferlegt werden.
Der 3D-Druck ist ein recht neuer Fertigungsansatz, bei dem ein Objekt Schicht für Schicht aufgebaut wird. Hier liegt auch der größte Unterschied zu abtragenden Verfahren wie der CNC-Bearbeitung, bei denen Bauteile durch das Entfernen von Material von einem Rohling hergestellt werden. Durch den additiven Prozess des 3D-Drucks erlaubt die Technologie deutlich vielseitigere Objekte herzustellen, wie zum Beispiel gitterförmige und organisch wirkende Strukturen, aber auch innerhalb von Körpern liegende Geometrien. Inzwischen sind unterschiedliche 3D-Drucktechnologien auf dem Markt, mit denen sich Metalle, Polymere und andere Materialien verarbeiten lassen. Diese lassen wiederum in verschiedene Kategorien einteilen, darunter beispielsweise 3D-Drucker für den Hobbybereich oder den industriellen Einsatz, oder auch kleine Desktopgeräte und großformatige 3D-Drucker. Daher lässt sich Additive Manufacturing für viele Anwendungen und in verschiedenen Industriezweigen zum Einsatz bringen.
Generatives Design gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, um die Vorteile des 3D-Drucks bestmöglich zu nutzen. Umgekehrt gilt dasselbe. Anders gesagt erlaubt die Verbindung von 3D-Druck und Generativem Design eine bislang ungeahnte Gestaltungsfreiheit, die wiederum eine innovativere Produktentwicklung ermöglicht.
Zusätzlich zur Designfreiheit, die der 3D-Druck möglich macht, bietet die Technologie weitere Vorteile wie beispielsweise Flexibilität in der Produktion. Der 3D-Druck unterliegt nicht denselben Skalierungsgesetzen, die für andere Produktionsmethoden gelten. Man kann beispielsweise einzelne Teile oder auch Kleinserien ohne Zusatzkosten fertigen. Das hat nicht nur Vorteile in der Entwicklung, in der schnell Iterationen hochqualitativer und funktionale Prototypen für Tests durchgeführt werden können. Auch End-Use-Bauteile können in großem Umfang jeweils speziell angepasst gefertigt werden. Diese Individualisierung wird auch durch Generatives Design unterstützt, weil es basierend auf Anpassungen der Eingangsparameter schnell neue Varianten eines Entwurfs berechnen kann.
Es gibt einige anschauliche Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von Generativem Design und Additive Manufacturing, um die Leistung eines Bauteils zu verbessern. So hat beispielsweise der Autohersteller General Motors unter Verwendung von Autodesks Generatives Design-Lösung und Metall-3D-Druck ein neues Gurtschloss entwickelt. Das neue Bauteil vereint nicht nur acht Komponenten in einem einzelnen Objekt, es ist auch um 40% leichter und 20% belastbarer als sein konventionell konstruiertes und gefertigtes Gegenstück.
BigRep als Hersteller großformatiger 3D-Drucker setzt auf Generatives Design, um Objekte zu entwickeln, die bislang undenkbar waren. NOWLAB, der Innovations- und Beratungsdienst des Unternehmens kombinierte Generatives Design und seine großen 3D-Drucker um die weltweit erste 3D-gedruckte grüne Wand mit integriertem Be- und Entwässerungssystemen anzufertigen. Die erste Installation, die BANYAN Eco Wall, weist eine von Pflanzen inspirierte Struktur auf, misst 2000 x 2000 x 600 mm und wurde so konstruiert, dass die in ihr angeordneten Pflanzen mit Wasser versorgt werden. Der Nachfolger, der GENESIS Eco Screen, wurde in Berlin im Freien aufgebaut und war sogar 4000 x 4000 x 800 mm groß. Die Entwicklung der einzigartigen Struktur und die Optimierung für den 3D-Druck war nur durch die Verwendung Generativen Designs möglich.
Industrien, in denen Generatives Design zum Einsatz kommt
Generatives Design ist ein sehr vielseitiges Werkzeug, dessen Vorzüge in unterschiedlichen Branchen zum Tragen kommen. Hier ist eine Übersicht die zeigt, auf welche Weise Generatives Design in einigen Industriezweigen eingesetzt wird.
Automobilindustrie
In der Automobilindustrie wird Generatives Design verwendet, um das Design von Fahrzeugteilen zu verbessern und sowohl Leistung als auch Effizienz zu steigern. Die Hauptziele hierbei sind Verringerung des Gewichts und die Bauteilintegration. Beides spielt eine wichtige Rolle bei der Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs von Fahrzeugen.
Luft- und Raumfahrt
In der Luft- und Raumfahrt lassen sich durch Generatives Design Bauteile mit gänzlich neuen Formen entwickeln, die drastische Steigerungen in Bezug auf Effizienz, Leistung und Sicherheit ermöglichen. Ebenso wie die Automobilbranche zielt die Luft- und Raumfahrtbranche auf leichtere und damit treibstoffsparende Komponenten ab.
Architektur und Bauwesen
Generatives Design erlaubt es Designern und Architekten, neuartige und unkonventionelle Ideen für architektonische Räume zu entwickeln und gleichzeitig Lösungen für komplizierte Designprobleme zu finden. So können mit Generativem Design innovative und funktionelle Konzepte für platzsparende Wohn- oder Büroflächen erarbeitet werden.
Industrieller Maschinenbau
Generatives Design kann in Verbindung mit einer ganzen Reihe von Fertigungsverfahren eingesetzt werden, einschließlich Additive Manufacturing und anderer herkömmlicher Prozesse wie der CNC-Bearbeitung. So ergeben sich für Maschinenbauunternehmen nicht nur neue Möglichkeiten für die additive Fertigung, sondern auch für den Stahlguss etc. Konstrukteure können leistungsfähigere Komponenten wie beispielsweise Getriebe und andere entwickeln und gleichzeitig die Anzahl der enthaltenen Teile verringern, um Kosten, Materialverbrauch und Versagensrisiken zu reduzieren.
Gebrauchsgüter
Im Produktdesign für Gebrauchsgüter dreht sich alles um Innovation. Generatives Design ermöglicht es Designern in diesem Bereich, neuartige und überlegene Lösungen auf den Markt zu bringen und sich gleichzeitig komplexer Designprobleme anzunehmen. Indem KI-gestützte Algorithmen automatisiert die Arbeit verrichten, die bislang eine ganze Reihe von Iterationszyklen erfordert hätte, nimmt Generatives Design den Entwicklern mühsame Arbeit ab. Auf diese Weise können Teams von Produktentwicklern signifikant Zeit und Geld sparen.
Fazit
Generatives Design verändert die Art und Weise, wie Designer Lösungen für komplexe Probleme finden. Es bietet einen intelligenten und automatisierten Weg, um neue Designkonzepte zu erschaffen, die Grenzen neu definieren und dabei Zielvorgaben nicht nur einhalten, sondern sogar übertreffen.
Es gibt Befürchtungen, dass Generatives Design Produktdesigner durch Automatisierung und den Einsatz künstlicher Intelligenz überflüssig machen wird. Das Gegenteil ist der Fall: Die Technologie soll den Designer nicht ersetzen, sondern ihn in die Lage versetzen, völlig neue Designkonzepte zu erforschen, um Produktperformance und -effizienz auf ein ganz neues Niveau zu heben. Und im gleichen Maße, wie die Technologien hinter Generativem Design – KI und Machine Learning – immer ausgereifter werden, so werden es auch die durch Generatives Design erzeugten Lösungen und Designs.
INDUSTRIEQUALITÄT TRIFFT KOSTENEFFIZIENZ.
KOMPLEXE TEILE. GANZ GROSS.
Der BigRep PRO ist ein Großformat-3D-Drucker, der auf hohe Produktivität in der industriellen Fertigung ausgelegt ist. Für Ingenieure und Hersteller bildet der 3D-Drucker eine in hohem Maße skalierbare Lösung, mit dem Teile und Produkte für den Endverbraucher oder Fertigungswerkzeuge aus technischen Hochleistungswerkstoffen effizient hergestellt werden können. Mit einem großzügigen Bauvolumen von 1 m3 trägt dieser schnelle und zuverlässige 3D-Industriedrucker zur Beschleunigung Ihrer Produktion bei.
INDUSTRIEQUALITÄT TRIFFT KOSTENEFFIZIENZ.
KOMPLEXE TEILE. GANZ GROSS.
Der BigRep PRO ist ein Großformat-3D-Drucker, der auf hohe Produktivität in der industriellen Fertigung ausgelegt ist. Für Ingenieure und Hersteller bildet der 3D-Drucker eine in hohem Maße skalierbare Lösung, mit dem Teile und Produkte für den Endverbraucher oder Fertigungswerkzeuge aus technischen Hochleistungswerkstoffen effizient hergestellt werden können. Mit einem großzügigen Bauvolumen von 1 m3 trägt dieser schnelle und zuverlässige 3D-Industriedrucker zur Beschleunigung Ihrer Produktion bei.
