今回は、ジェネレーティブデザインの概要と優れている理由、ワークフローを紹介します。記事の最後で Creo のお客様導入事例もご紹介しておりますので、ご興味のある方はぜひ最後までご覧ください。
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ジェネレーティブデザイン とは、機械学習を使用して部品の コンピューター支援設計 (CAD) 形状を自動作成する方法です。フィーチャーベースやダイレクトモデリングで形状を定義するのではなく、ユーザーが設計領域（保持または除外する領域を含むエンベロープなど）、動作環境の条件、材料、製造上の制約を指定します。その後、アルゴリズムが 1 つまたは複数のソリューション候補を算出します。ユーザーはその結果を比較検討し、最適なソリューションを選択します。
ジェネレーティブデザインは、従来の人間の手による設計と比較して、高速かつ多くの点で信頼性が高い手法です。
ジェネレーティブデザインと、それに密接に関連する トポロジー最適化 ツールは、Creo の複数のバージョンで利用できます。ジェネレーティブデザインが従来の CAD ワークフローと異なり、より優れている点は以下の 4 つです。
すべての製品は要件から始まります。トップレベルの要件はサブシステムの要件に分解され、それがさらにコンポーネントの要件にまで抽出されます。以前は、部品またはサブアセンブリの構造要件を把握していたとしても、設計が完了するまでそれらの要件は検証されませんでした。ジェネレーティブデザインでは、荷重ケースをモデルに適用して設計の基盤を整えます。これにより、最初から確実に条件を満たすことができます。
通常のワークフローでは、設計した部品をシミュレーションツールや解析ツールを使用して検証した後、生産技術に引き渡して、切削加工または付加製造で構築できるかどうかを評価します。
ジェネレーティブデザインでは、最適化検討に製造基準を追加します。次のような基準を追加できます。
これにより、適切な方法で製造できるようになります。
製品開発には常にスケジュールの制約があります。通常、初期の設計段階でいくつかの構想が練られます。機械学習の力を借りれば、人間が 1 つの構想設計コンセプトを練るためにかかる時間よりも少ない時間で複数の構想設計案を生み出すことができます。
ジェネレーティブデザインによって作成される部品モデルは B-Rep（境界表現）形状となります。この形状は、Flexible Modeling Extension などの標準的なパラメトリック機能やダイレクトモデリングツールで修正できます。
Creoのジェネレーティブデザイン機能では、簡単にモデルの最適化検討できます。基本的なプロセスは次の通りです。
これらの最適化検討は、たった数分で設定できるため、設計作業の効率を飛躍的に向上させることができます。
ジェネレーティブデザインは、より軽量な製品を短期間で設計し、より迅速に市場投入する、実績のある概念です。ジェネレーティブデザインが製品開発チームを支援する可能性については、こちらをご確認ください。
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以下に Creo を活用して設計業務を最適化した企業の導入事例を紹介しますので、こちらもぜひご覧ください。
【導入事例】
デイブ・マーティン氏は、Creo、Windchill、Mathcad の元インストラクター兼コンサルタントです。PTC 退社後は Amazon 社の Creo スペシャリストとなり、Amazon Prime Air の機械工学エンジニア、Creo 管理者、Windchill 管理者を務めました。MIT から機械工学の学位を取得しており、現在は Blue Origin 社の航空電子技術者として働いています。
マーティンは書籍『Design Intent in Creo Parametric』と『Top Down Design in Creo Parametric』の著者です。どちらも www.amazon.com で購入できます。マーティンの連絡先は dmartin@creowindchill.com です。