Conception générative pour la fabrication

La conception générative révolutionne les différentes étapes du processus de fabrication. Voici des exemples d’applications courantes :

• Optimisation des performances : la conception générative peut considérablement améliorer les performances dans les applications réelles. Le logiciel génère plusieurs solutions de conception basées sur des critères définis, comme les performances souhaitées, les matériaux et les processus de fabrication. 
• Fabrication additive : les technologies de conception générative et de fabrication additive fonctionnent souvent ensemble. Les machines de fabrication additive conviennent aux formes organiques complexes qui émanent souvent des algorithmes de conception générative. 
• Personnalisation des produits : la conception générative permet de créer des produits hautement personnalisés adaptés aux besoins et aux préférences spécifiques de l’utilisateur. Sur la base des objectifs et des contraintes de conception indiqués, le logiciel génère un large éventail de variantes de conception, qui peuvent ensuite être affinées et perfectionnées.
• Efficacité des matériaux : la conception générative est connue pour sa capacité à conserver la résistance d’un objet tout en réduisant considérablement les matériaux nécessaires. Cette efficacité est particulièrement avantageuse dans des secteurs comme la robotique avancée et l’aéronautique.
• Amélioration de la qualité des produits : dans le secteur de la fabrication, les utilisateurs de l’intelligence artificielle générative ont constaté des avantages tels que l’amélioration de la qualité des produits. En outre, cette technologie peut améliorer l’efficacité de la production et les interactions avec les clients.

La conception générative est un processus de conception assistée par ordinateur innovant dans lequel un logiciel, qui s’appuie sur la puissance de l’intelligence artificielle, est utilisé pour créer plusieurs solutions de conception optimisées basées sur des critères définis spécifiques. 

Voici le principe de fonctionnement :

1. Définition des objectifs de conception : le processus commence lorsqu’un concepteur ou un ingénieur définit les paramètres ou les contraintes du problème de conception, comme les performances attendues, le budget, les matériaux, les méthodes de fabrication et les contraintes physiques.

2. Génération algorithmique : le logiciel se fonde ensuite sur ces contraintes pour générer une multitude de variantes de conception qui répondent aux exigences. Il utilise des algorithmes avancés et l’intelligence artificielle afin de formuler toutes les solutions possibles.

3. Évaluation et itération : le logiciel évalue les conceptions générées sur la base des critères définis et les classe. Le concepteur ou l’ingénieur peut alors examiner les résultats, ajuster les contraintes ou les exigences si nécessaire, puis répéter le processus jusqu’à ce qu’une solution de conception optimale soit trouvée.

4. Sélection finale : la conception finale est sélectionnée parmi ces solutions optimisées en fonction de ses performances, de son coût et de sa fabricabilité. 

La conception générative est largement considérée comme la nouvelle ère de la conception assistée par ordinateur. Elle exploite la puissance de l’intelligence artificielle pour développer des itérations de conception hautes performances et avancées qui aident à résoudre des problèmes complexes tels que la réduction du poids des composants, l’optimisation des performances et la simplification des conceptions.

Autodesk Fusion est un outil puissant et polyvalent conçu pour la conception générative. Il offre de nombreuses fonctionnalités de conception, de simulation et de fabrication sur une plate-forme unique basée sur le cloud.

La conception générative est un outil puissant, mais qui présente également des défis et des limites. En voici quelques-uns parmi les plus courants :

• Complexité de la conception : la conception générative peut produire des conceptions extrêmement complexes dont la fabrication peut être difficile, voire impossible, avec des méthodes traditionnelles.
• Ressources de calcul : les algorithmes de conception générative peuvent mobiliser d’importantes ressources de calcul, ce qui nécessite du matériel puissant et entraîne parfois des temps de traitement longs. 
• Obstacle des connaissances : pour savoir comment utiliser efficacement les outils de conception générative et interpréter leurs résultats, il faut posséder un certain niveau d’expertise. 
• Intégration aux processus existants : l’intégration de la conception générative dans les processus de conception et de fabrication existants peut se révéler difficile. Il est parfois nécessaire de modifier les workflows, ce qui entraîne des interruptions et exige une formation supplémentaire.
• Importance de la précision des données initiales : l’efficacité de la conception générative dépend en grande partie de la qualité et de la précision des données fournies. Si les contraintes de conception, les propriétés des matériaux ou les conditions de charge ne sont pas définies avec précision, les conceptions obtenues risquent de ne pas répondre aux critères de performances fixés.

La conception générative influence considérablement le processus de développement des produits de différentes manières :

1. Conception plus efficace : en générant rapidement plusieurs solutions de conception sur la base de critères spécifiques, la conception générative accélère le processus de conception. Les concepteurs peuvent évaluer rapidement de nombreuses variantes et se concentrer sur les plus prometteuses pour les affiner.

2. Optimisation des conceptions : la conception générative utilise des algorithmes et l’intelligence artificielle pour optimiser les conceptions en fonction des paramètres définis, comme le poids, la résistance et le coût. Elle permet d’obtenir des produits performants, efficaces et innovants qui n’auraient pas été imaginables avec les méthodes de conception classiques.

3. Efficacité des matériaux : la conception générative peut fournir des solutions qui demandent moins de matériaux tout en conservant la résistance et les performances recherchées. Non seulement les coûts sont réduits, mais les objectifs de durabilité sont atteints.

4. Personnalisation améliorée : la conception générative permet d’augmenter le niveau de personnalisation dans le développement des produits. Elle peut générer des conceptions adaptées aux besoins spécifiques ou aux préférences du client, ouvrant la voie à des produits personnalisés à plus grande échelle.

5. Intégration avec la fabrication avancée : la conception générative est souvent utilisée en association avec les processus de fabrication additive (impression 3D). Les formes complexes et organiques produites par les algorithmes de conception générative sont souvent adaptées à ces méthodes de fabrication, qui prennent en charge des formes impossibles à réaliser avec les techniques de fabrication traditionnelles.

6. Réduction des délais de mise sur le marché : en accélérant le processus de conception et en améliorant l’intégration entre la conception et la fabrication, la conception générative permet aux entreprises de commercialiser plus rapidement leurs produits.

7. Réduction des risques : la conception générative permet d’explorer un vaste espace de conception et de tester divers scénarios dans la sphère numérique. Elle facilite la détection des problèmes de conception potentiels en amont et réduit ainsi les risques et les coûts liés au produit.