La differenza tra Generative design e Topology Optimization
Se utilizzi software CAD per le attività di progettazione o sviluppo prodotto, hai probabilmente familiarità con il termine topology optimization- e generative design. Spesso questi termini vengono utilizzati come sinonimi ma la differenza è sostanziale.
Cos’è la Topology Optimization
La Topology Optimization elimina materiale operando in uno spazio di progettazione 3D per ottenere il progetto più efficiente possibile. Il metodo non prende in considerazione fattori estetici, approcci tradizionali o qualsiasi altro vincolo di cui normalmente si tiene conto in fase di progettazione. Produce, invece, una singola forma ottimale di una parte o di un sistema limitati solo dallo spazio di progettazione disponibile.
La Topology Optimization non è però un concetto nuovo. Da anni gli ingegneri utilizzano questo metodo per ottenere una distribuzione ottimale del materiale in un modello 3D e raggiungere i propri obiettivi, come ridurre la massa o ridurre al minimo la sollecitazione e/o la deformazione termica.
Come fanno allora le aziende leader nel settore del design industriale a progettare prodotti in modo più rapido e intelligente nel 2022? Stanno prendendo in considerazione una nuova tecnologia che si basa sulla Topology Optimization per progettare i prodotti del futuro.
Ed è qui che entra in scena la Progettazione Generativa o Generative Design.
Cos’è il Generative Design
Il generative design è un metodo per creare in modo autonomo progetti ottimali a partire da un insieme di requisiti per la progettazione dei sistemi. Con il generative design, gli ingegneri progettisti possono specificare in modo interattivo i requisiti e gli obiettivi funzionali del loro progetto, compresi i materiali e i processi di fabbricazione preferiti, e il motore generativo realizzerà automaticamente un progetto pronto per la produzione. In sostanza, è possibile interagire con la tecnologia per creare progetti di qualità superiore e prodotti innovativi con maggiore rapidità.
Topology Optimization e Generative Design non sono sinonimi
Topology Optimization e Generative Design sono diventati termini in voga negli ambienti di progettazione e produzione, ma è diffuso un equivoco comune secondo cui si tratterebbe di sinonimi.
Il frequente uso dei due termini in modo intercambiabile può creare confusione e ambiguità.
Analizziamo più in dettaglio le differenze.
La Topology Optimization è una tecnologia di base. Dagli anni ’90 del secolo scorso, quando ha iniziato a diffondersi, la Topology Optimization viene impiegata per ottenere una distribuzione ottimale dei materiali in un progetto rispettando determinate condizioni d’uso funzionali. Si tratta di un algoritmo che riduce il materiale di un oggetto esistente, consentendone comunque il funzionamento secondo le finalità di progettazione originali. È sempre stato uno strumento utilizzato dagli analisti delle sollecitazioni nei team di progettazione e non dai progettisti.
La progettazione generativa, un concetto molto più recente, estende i limiti di ciò che è possibile fare utilizzando le tecnologie, inclusa la Topology Optimization. Con la progettazione generativa, vengono specificati i requisiti di un ipotetico progetto e il software calcola tutte le possibilità di progettazione che soddisfano i requisiti specificati.
In parole povere: la progettazione generativa si avvale dell’ottimizzazione della topologia come base per arrivare a soluzioni più intelligenti, veloci e innovative. In sintesi: supera i limiti di quanto è oggi possibile per produrre progetti ad alte prestazioni pronti per la produzione.
I CAD di nuova generazione sono importanti per il processo di generative design.
La progettazione generativa sta ridefinendo la nuova generazione del design di prodotto.
Per PTC, questo risultato è ottenuto, in larga parte, grazie al componente di intelligenza artificiale del proprio CAD 3D, Creo. L’obiettivo finale è la progettazione umana migliorata con la progettazione generativa guidata dall’intelligenza artificiale, che consente agli ingegneri di arrivare a soluzioni altamente differenziate, prima irraggiungibili.
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