Bei der KI für generatives Design handelt sich um das praktische Anwenden von generativer KI, wobei Algorithmen zum Generieren und Optimieren von Konstruktionen eingesetzt werden. Mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen werden verschiedene Entwurfsmöglichkeiten untersucht, um auf der Grundlage bestimmter Beschränkungen und Ziele optimale Lösungen zu finden. Konstrukteure, Ingenieure und Hersteller können dabei Konstruktionsziele und Beschränkungen eingeben, und das KI-System generiert daraufhin mehrere Konstruktionsmöglichkeiten, die diesen Anforderungen entsprechen.
Mit KI für generatives Design, wie es in Autodesk Fusion verfügbar ist, können Sie Konstruktionslösungen untersuchen, die sonst nie berücksichtigt würden, und so effizientere und kreativere Lösungen finden. Sie optimieren den Konstruktionsprozess, senken die Kosten und verbessern die Gesamtqualität sowie die Leistung des Endprodukts.
Erkunden Sie eine Vielzahl von Konstruktionsmöglichkeiten und entwickeln Sie innovative Lösungen, an die ein menschlicher Konstrukteur nie gedacht hätte.
KI für generatives Design kann Konstruktionen nach bestimmten Beschränkungen und Zielen optimieren. Sie kann Faktoren wie Materialverbrauch, strukturelle Integrität, Kosten und Leistung in Betracht ziehen, um eine effiziente und optimierte Konstruktion zu erstellen, die bestimmten Anforderungen entspricht.
Beschleunigen Sie den Konstruktionsprozess durch die automatisierte Generierung und Auswertung von Konstruktionsalternativen. In kürzester Zeit können Sie verschiedene Entwurfsvarianten durchspielen und dabei eine Vielzahl von Möglichkeiten untersuchen.
KI für generatives Design bietet eine gemeinsame Plattform zum Untersuchen und Auswerten von Konstruktionsmöglichkeiten und ermöglicht eine bessere Kommunikation und Entscheidungsfindung. Außerdem wird die Lücke zwischen verschiedenen Fachbereichen und Fachkenntnissen geschlossen, wodurch ganzheitliche und besser integrierte Entwürfe entstehen.
KI für generatives Design wird häufig in der Fertigung und Produktentwicklung eingesetzt, um die Konstruktion von Komponenten und Produkten zu optimieren. Dabei lassen sich Konstruktionen erstellen, die leicht, strukturell solide und kosteneffizient sind.
KI für generatives Design wird zur Optimierung von Gebäudeentwürfen und für eine Verbesserung der strukturellen Integrität und der Energieeffizienz verwendet. Sie kann Entwurfsoptionen generieren und Faktoren wie Materialverbrauch, Gebäudeleistung und Umweltauswirkungen berücksichtigen.
KI für generatives Design trägt zur Optimierung von Fahrzeugen und Flugzeugen bei. Sie generiert aerodynamisch effiziente, leichte und strukturell robuste Entwürfe. Dadurch werden die Kraftstoffeffizienz verbessert, die Emissionen gesenkt und die Gesamtleistung in diesen Branchen gesteigert.
Generieren Sie produktionsreife Entwürfe mit Ihren jeweiligen Anforderungen, Beschränkungen, Materialien und Fertigungsmöglichkeiten.
Prüfen Sie in der Cloud generierte Entwürfe anhand von visuellen Ähnlichkeiten, Plots und Filtern, die auf maschinellem Lernen beruhen.
Vermeiden Sie langwierige manuelle Import- und Exportprozesse. Wählen Sie das gewünschte Ergebnis aus und beginnen Sie in Ihrer Modellierungsumgebung sofort mit der Bearbeitung.
Lösen Sie gleichzeitig nach verschiedenen Entwurfsergebnissen auf und verschaffen Sie sich auf diese Weise mehr Zeit für andere Aufgaben.
Cloudbasierte Produktentwicklungsplattform für CAD, CAM, CAE und Leiterplatten in 3D.
Optimieren Sie die Konstruktion und Leistung von Bauteilen mit einer unbegrenzten Anzahl von Berechnungen in der Cloud für generatives Design, FEM, elektronische Kühlung, Spritzgussverfahren und vieles mehr.
NEWTON ENGINEERING
Newton | Engineering & Product Development unterstützt die Mars Sample Return-Mission und entwickelt eine hierfür benötigte Kappe in Autodesk Fusion mit generativem Design.
Bild mit freundlicher Genehmigung von Newton | Engineering & Product Development
STEWART-HAAS RACING
Stewart-Haas Racing ist ein Unternehmen, das die NASCAR-Meisterschaft gewonnen hat. Erfahren Sie, wie das Team mithilfe des generativen Designs in Autodesk Fusion ein leichtes Bremspedal entwickeln konnte.
Bild mit freundlicher Genehmigung von Stewart-Haas Racing
SRAM
Der Fahrradkomponentenhersteller SRAM nutzte die additive Fertigung und das generative Design in Autodesk Fusion, um einen neuen Typ von Kurbelarm zu entwickeln.
Bild mit freundlicher Genehmigung von SRAM
Mit dem generativen Design in Autodesk Fusion sind Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus und erhalten mehr Entwurfsalternativen und eine schnellere Produktion.
Das generative Design in Autodesk Fusion ist ein KI-gestütztes Tool, das die Zukunft der Fertigung schrittweise und mit einzigartigen Ergebnissen prägen wird.
Diese Videos und Schritt-für-Schritt-Anleitungen helfen Ihnen beim Vorbereiten und Erstellen von generativen Konstruktionslösungen in Autodesk Fusion.
Beim Einsatz von KI für generatives Design werden in der Regel die Konstruktionsziele und Beschränkungen in ein KI-System eingegeben, das dann mehrere Entwurfsoptionen generiert, die diese Anforderungen erfüllen. Das KI-System kann zahlreiche Entwurfsvarianten durchspielen und Faktoren wie Materialverbrauch, strukturelle Integrität, Kosten und Leistung berücksichtigen, um innovative und optimierte Entwürfe zu generieren.
Generatives Design und generative KI sind verwandte Konzepte, unterscheiden sich jedoch deutlich in den folgenden Eigenschaften:
Generatives Design ist eine spezielle Anwendungsform der KI, die sich auf die Nutzung von KI-Algorithmen zur Generierung und Optimierung von Entwürfen konzentriert. Künstliche Intelligenz ist vielseitiger und umfasst die Entwicklung intelligenter Systeme, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können.
Ja, Autodesk Fusion 360 ist eine beliebte Software für CAD, CAM und CAE in 3D, die u. a. Funktionen für generatives Design bietet. Autodesk hat generatives Design in Fusion 360 integriert, damit Konstrukteure und Ingenieure Entwurfsoptionen mithilfe von KI-Algorithmen untersuchen und optimieren können.
Mit den in Fusion 360 enthaltenen Funktionen für generatives Design können Anwender Konstruktionsziele und Beschränkungen definieren, beispielsweise Materialverbrauch, Fertigungsbeschränkungen und Leistungsanforderungen. Die Software nutzt dann KI-Algorithmen, um mehrere Entwurfsoptionen zu generieren, die diesen Kriterien entsprechen. Diese Entwürfe können vom Anwender weiter verfeinert und ausgewertet werden, um die am besten geeignete Lösung auszuwählen.
Es gibt viele verschiedene Einsatzgebiete für generatives Design mit KI in der Fertigungsbranche. Hier ein paar Beispiele:
Optimierte Bauteilkonstruktion: KI für generatives Design kann eingesetzt werden, um die Konstruktion einzelner Bauteile oder Komponenten zu optimieren. Durch die Eingabe von Konstruktionszielen und Beschränkungen wie Gewichtsreduzierung, strukturelle Integrität und Fertigungsbeschränkungen können KI-Algorithmen für das generative Design mehrere Konstruktionsvarianten generieren, die diese Kriterien erfüllen. Fertigungsunternehmen können somit leichte, effiziente und kostengünstige Bauteile herstellen.
Optimierung des Montage- und Fertigungsprozesses: KI für generatives Design kann den Montage- und Fertigungsprozess optimieren. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Materialverbrauch, Werkzeuganforderungen und Produktionsbeschränkungen können KI-Algorithmen für generatives Design optimierte Montagesequenzen und Fertigungsabläufe generieren. Dies kann zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und höherer Qualität im Fertigungsprozess führen.
Produktion nach Kundenwünschen: KI für generatives Design kann bei der Herstellung individueller Produkte helfen, indem Entwurfsvarianten generiert werden, die auf bestimmte Kundenanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Eingabe von Kundenpräferenzen und -beschränkungen können KI-Algorithmen für generatives Design personalisierte Produktentwürfe generieren, die diesen Spezifikationen entsprechen. Hersteller können auf diese Weise maßgeschneiderte Produkte anbieten, ohne dass dies auf Kosten der Effizienz oder Rentabilität geht.
Materialauswahl und -optimierung: KI für generatives Design kann bei der Auswahl und Optimierung von Materialien für die Fertigung helfen. Durch die Berücksichtigung von Materialeigenschaften, Leistungsanforderungen und Kostenfaktoren können KI-Algorithmen des generativen Designs eine optimale Materialauswahl für bestimmte Anwendungen vorschlagen. Das hilft Herstellern, fundierte Entscheidungen über die Materialauswahl zu treffen, was zu einer verbesserten Produktleistung und zu mehr Kosteneffizienz führt.
Design für die additive Fertigung (3D-Druck): KI für generatives Design eignet sich besonders gut für Konstruktionen mit additiven Fertigungsprozessen, etwa den 3D-Druck. Mit KI für generatives Design können Fertigungsunternehmen komplexe und organische Geometrien untersuchen, die mit herkömmlichen Fertigungsmethoden nur schwer zu realisieren wären. Das Ergebnis sind leichte und optimierte Konstruktionen, die die einzigartigen Funktionen der additiven Fertigung nutzen.
