Desain Generatif dan Pencetakan 3D:Manufaktur Masa Depan
Desain generatif adalah alat perangkat lunak yang memungkinkan para insinyur dan desainer untuk mendekati masalah desain dengan cara yang lebih inovatif dan efisien. Algoritme desain generatif mengeksplorasi semua solusi desain yang mungkin dengan menentukan tujuan dan batasan, menawarkan banyak opsi kepada engineer untuk dijelajahi .
Meskipun masih dalam masa pertumbuhan, desain generatif telah menunjukkan potensi luar biasa untuk aplikasi industri, terutama bila digabungkan dengan pencetakan 3D. Bersama-sama, desain generatif dan pencetakan 3D dapat mencapai lebih banyak fleksibilitas desain, sekaligus menciptakan bagian yang lebih ringan dan lebih kuat.
Hari ini, kita akan melihat manfaat dan tantangan saat ini menggunakan desain generatif, terutama jika digabungkan dengan pencetakan 3D. Kami juga akan menjelajahi beberapa perangkat lunak desain generatif paling populer yang digunakan dengan pencetakan 3D dan melihat perusahaan yang memanfaatkan teknologi desain generatif untuk mendorong inovasi.
Apa itu desain generatif?
Desain generatif adalah teknologi yang cukup baru. Seperti halnya teknologi baru, masih ada kekurangan konsensus industri seputar definisinya. Terlepas dari ini, tampaknya ada dua cara utama untuk melihat desain generatif:baik sebagai istilah luas yang mencakup optimasi topologi atau sebagai teknologi yang sama sekali berbeda.
Pandangan umum tentang desain generatif menggambarkannya sebagai teknologi yang memanfaatkan komputasi yang kuat untuk membantu proses desain.
Berikut adalah tampilan langkah demi langkah tentang cara kerja desain generatif:
1. Setel parameter
Perancang menentukan dan menetapkan parameter untuk desain bagian, berdasarkan parameter seperti berat, bahan, ukuran, biaya, kekuatan, dan metode pembuatan.
2. Buat desain
Perangkat lunak desain generatif menggunakan algoritma untuk mengeksplorasi dan menghasilkan ribuan pilihan desain. Pada tahap ini, perangkat lunak juga dapat menggunakan algoritme yang didukung AI untuk menganalisis setiap desain dan menetapkan desain yang paling efisien.
3. Pilih opsi terbaik
Perancang kemudian dapat mempelajari desain ini dan memilih hasil yang paling sesuai dengan tujuan desain.
Untuk menentukan geometri desain, algoritma desain generatif dapat menggunakan berbagai pendekatan yang berbeda, seperti sebagai optimasi topologi, biomimikri dan morfogenesis.
Perbedaan utama antara pendekatan ini adalah bahwa algoritma optimasi topologi biasanya dimulai dengan desain yang sudah ada sebelumnya dan menghapus material dari itu untuk mengurangi berat bagian.
Biomimikri dan morfogenesis, sebaliknya, meniru pendekatan evolusi alam untuk desain, seperti pertumbuhan akar dan cabang di pohon, atau evolusi struktur tulang, menggunakan ini untuk menghasilkan opsi desain.
Manfaat desain generatif
Bila digunakan dengan pencetakan 3D, manfaatnya dapat diperluas lebih lanjut untuk mencakup penurunan biaya produksi dan peningkatan produktivitas. Kami telah mengidentifikasi 3 keunggulan inti:
1. Opsi desain yang inovatif
Perangkat lunak desain generatif dapat menghasilkan geometri yang melampaui apa yang dapat dibayangkan manusia, sehingga meningkatkan kemampuan manusia dalam desain produk.
2. Ringan
Alat desain generatif memberi insinyur sumber daya untuk membuat komponen ringan menggunakan jumlah minimum material yang diperlukan, sambil mematuhi persyaratan teknik.
3. Konsolidasi bagian
Desain generatif dapat memberikan solusi untuk mengkonsolidasikan subassemblies menjadi satu bagian. Mengkonsolidasikan suku cadang menyederhanakan proses perakitan, pemeliharaan, dan dapat mengurangi biaya produksi secara keseluruhan.
Mengapa desain generatif sangat cocok untuk pencetakan 3D?
Perangkat lunak desain generatif membantu mengkonseptualisasikan bagian-bagian dengan bentuk organik yang kompleks. Pencetakan 3D, di sisi lain, mungkin merupakan teknologi yang ideal untuk menghidupkan bentuk-bentuk ini, karena tidak hanya mampu menciptakan geometri yang kompleks tetapi juga hemat biaya. Dengan manufaktur tradisional, memproduksi bentuk ini mungkin sering tidak praktis, jika bukan tidak mungkin, baik karena biaya tinggi atau keterbatasan teknologi.
Namun, akan menyesatkan untuk menyatakan bahwa desain generatif terbatas pada hanya manufaktur aditif, meskipun dalam banyak kasus teknologi akan menjadi metode produksi yang paling optimal. Dengan beberapa paket perangkat lunak desain generatif, Anda dapat menentukan metode manufaktur seperti permesinan CNC, pengecoran atau pencetakan injeksi, selain AM.
Tantangan desain generatif
Saat ini, desain generatif berada dalam tahap awal pengembangan, yang berarti pengguna awal mungkin menghadapi tantangan tertentu.
#1:Kurva pembelajaran
Misalnya, mendefinisikan masalah desain secara akurat dalam istilah yang dapat dihitung, yang harus dipecahkan oleh perangkat lunak desain generatif, akan melibatkan kurva pembelajaran yang curam. Insinyur yang tidak berpengalaman dalam mengekspresikan masalah desain sebagai seperangkat parameter dapat berakhir dengan kendala atau beban struktural yang didefinisikan secara longgar, yang pada akhirnya akan menghasilkan desain yang gagal.
#2:Kesenjangan antara desain dan manufaktur
Hal lain yang perlu diperhatikan dengan desain generatif adalah bahwa desain yang efisien tidak selalu dapat diproduksi secara efisien. Misalnya, dalam studi kasus Renishaw, para insinyur secara topologi mengoptimalkan engkol lonceng suspensi. Namun, mereka tidak memperhitungkan kemampuan manufaktur dari bagian yang dioptimalkan. Hal ini menghasilkan desain yang membutuhkan banyak penyangga untuk dicetak, sedangkan praktik yang baik adalah mendesain bagian dengan penyangga yang dibutuhkan sesedikit mungkin.
#3:Geometri yang menantang
Selain itu, desain yang dibuat dengan bantuan alat desain generatif dapat menciptakan geometri yang menantang bahkan untuk pencetakan 3D. Fitur yang menjorok dan dinding tipis hanyalah beberapa contohnya. Namun, alat desain generatif baru memberikan opsi yang memungkinkan pengguna menentukan data manufaktur tambahan seperti sudut gantung dan ketebalan dinding minimum.
#4:Sumber daya yang dibutuhkan
Terakhir, pendekatan desain generatif dapat menjadi komputasi intensif dan membutuhkan kemampuan komputasi yang kuat dari perangkat keras. Namun, semakin banyak perusahaan menawarkan perangkat lunak desain generatif yang memanfaatkan komputasi awan, menghilangkan kebutuhan untuk berinvestasi dalam perangkat keras yang mahal.
Solusi perangkat lunak desain generatif untuk pencetakan 3D
Sementara pasar untuk perangkat lunak desain generatif masih baru, sudah ada sejumlah paket perangkat lunak yang tersedia untuk manufaktur aditif dan subtraktif. Di bagian ini, kita akan melihat beberapa penawaran paling menjanjikan dalam desain generatif untuk pencetakan 3D.
Desain Generatif Autodesk
Autodesk telah menjadi yang terdepan dalam pengembangan desain generatif. Pada bulan April, perusahaan meluncurkan platform Autodesk Generative Design, yang tergabung dalam perangkat lunak pengembangan produk Fusion 360 Ultimate berbasis cloud.
Cara kerjanya
Platform ini memungkinkan para insinyur untuk menentukan parameter desain seperti bahan, ukuran, berat, kekuatan, metode manufaktur, dan kendala biaya. Khususnya, perangkat lunak ini menggunakan algoritme berbasis AI, yang membantu memfilter desain yang valid di antara berbagai opsi desain. Perangkat lunak ini juga mempertimbangkan kemampuan manufaktur, memungkinkan desainer untuk memilih hingga sepuluh bahan manufaktur aditif yang berbeda untuk mempelajari desain.
Frustum GENERATE
Frustum, sebuah perusahaan muda yang didirikan pada tahun 2014, ingin menjadi pemain penting di bidang desain generatif. Penawaran perusahaan adalah perangkat lunak GENERATE - program intuitif untuk membuat komponen yang dioptimalkan topologi untuk pembuatan, penggilingan, dan pengecoran aditif. GENERATE adalah platform berbasis cloud, tersedia dalam tiga tingkatan:Gratis, Profesional, dan Perusahaan.
Cara kerjanya
Dalam GENERATE, pengguna memberikan nilai beban dan kendala tertentu ke wajah bagian. Program, yang didukung oleh mesin desain generatif TrueSOLIDⓇ Frustum, kemudian menghasilkan peta analisis elemen hingga (FEA) dari konsentrasi tegangan. Dengan peta ini, pengguna dapat melakukan modifikasi geometri bagian, terutama untuk mengurangi jumlah material yang tidak perlu dalam strukturnya. Model dapat disimpan dalam format STL dan siap untuk dicetak 3D.
Tahun lalu Frustum mengumumkan kemitraan dengan Siemens, dan saat ini, teknologi tersebut dilisensikan secara komersial untuk perangkat lunak PLM Siemens dan diintegrasikan ke dalam Siemens NX dan Siemens SolidEdge.
Desktop Bagian Live Metal™
Kelompok penelitian DM Lab dari Desktop Metal, produsen sistem AM logam yang berbasis di AS, baru-baru ini mengumumkan teknologi eksperimentalnya yang disebut Live Parts™.
Cara kerjanya
Platform desain generatif Live Parts™ menggunakan algoritme yang terinspirasi dari alam yang menyebabkan bagian-bagian 'tumbuh' berdasarkan serangkaian parameter yang telah ditentukan, seperti ukuran, tujuan, dan berat. Program ini membuat desain dengan mengembangkannya dari sel benih menjadi struktur yang dioptimalkan, yang kuat, ringan, dan tahan terhadap kelelahan. Proses 'menumbuhkan' bagian biasanya memakan waktu antara 5 dan 5 menit, tergantung pada ukuran model.
Desain generatif dalam praktiknya
Meskipun produk yang dirancang secara generatif masih jauh dari arus utama, mereka memiliki janji besar untuk industri bernilai tinggi seperti kedirgantaraan, otomotif, dan medis. Untuk menjadi yang pertama memetik manfaat dari produk yang dirancang secara generatif dan diproduksi secara aditif, beberapa perusahaan di industri ini telah mulai menyelidiki kombinasi keduanya.
Otomotif
Misalnya, dengan pencetakan 3D dan desain generatif, Bugatti Automobiles telah menginovasi sistem kontrol sayap asli untuk mobil super sport Chiron 1.500 PS dalam proyek pengujian perangkat lunak desain generatif Siemens.
Menggunakan platform Siemens NX, produsen mobil ini mampu mengoptimalkan bobot perakitan, yang kemudian dicetak 3D dalam titanium dan serat karbon. Pendekatan ini menyebabkan penurunan berat badan lebih dari 50%.
General Motors adalah produsen mobil lain yang mengeksplorasi kemungkinan desain generatif dan pencetakan 3D untuk produk masa depannya dengan menggunakan perangkat lunak desain generatif Autodesk.
“Di GM, kami melihat potensi besar untuk desain generatif yang dikombinasikan dengan proses manufaktur aditif untuk memungkinkan desain suku cadang yang ringan dengan kriteria kinerja yang kami harapkan,” kata Kevin Quinn, direktur manufaktur aditif di General Motors.
Untuk saat ini, GM tidak mencetak 3D komponen yang dirancang secara generatif untuk produksi, sebagai gantinya berfokus pada bukti konsep. Misalnya, dalam proyek awal, GM menggunakan perangkat lunak Autodesk untuk menghasilkan lebih dari 150 pilihan desain braket kursi. Ini 40% lebih ringan dan 20% lebih kuat dari braket yang saat ini digunakan. Perusahaan ini juga mampu menggabungkan delapan komponen braket yang berbeda menjadi satu bagian cetak 3D.
Namun, satu perusahaan otomotif telah mencapai tonggak sejarah dengan komponen cetak 3D yang dirancang secara generatif dan diproduksi secara massal. BMW baru-baru ini memamerkan braket atap pemenang penghargaan untuk BMW i8 roadster. Insinyur di BMW menggunakan optimasi topologi untuk meminimalkan jumlah material yang dibutuhkan di bagian tersebut dan kemudian mencetak bagian tersebut dalam titanium secara 3D. Optimalisasi topologi tidak hanya menghasilkan pengurangan bobot sebesar 44%, tetapi juga menciptakan desain yang tidak memerlukan struktur pendukung selama proses pencetakan 3D.
Medis
Di bidang medis, desain generatif dapat digunakan untuk membuat implan yang mereproduksi sifat keropos tulang manusia. NuVasive, sebuah perusahaan medis yang berbasis di AS menggunakan perangkat lunak pengoptimalan desain miliknya untuk membuat implan titanium. Perangkat lunak ini memungkinkan desain berkisi-kisi, asimetris, ringan, yang hanya dimungkinkan dengan manufaktur aditif.
Melihat ke depan:masa depan desain generatif
Contoh desain generatif yang digunakan di seluruh industri menjadi lebih umum, karena teknologi semakin terintegrasi ke dalam alur kerja desain produk. Meskipun masih merupakan teknologi yang relatif baru, teknologi ini telah menawarkan kepada para insinyur cara yang sama sekali baru dalam memandang desain produk.
Sementara AI dan pembelajaran mesin telah bertanggung jawab atas sebagian besar kemajuan terbaru dalam teknologi desain generatif, manufaktur aditif juga memainkan peran kunci dalam mendorong adopsi perangkat lunak desain generatif. Dengan kemajuan lebih lanjut dalam pembelajaran mesin, kemampuan komputasi awan, dan AM, diharapkan teknologi desain generatif akan mengikuti, menjadi faktor kunci di masa depan manufaktur.
