【环球时快讯】DfAM专栏 | 从旱冰鞋框架的“变身”看DfAM增材设计软件工作流程

2022-12-09 12:10:54 来源:软服之家

当前,大多数有趣的增材制造设计(DfAM)仍然隐藏在保密协议之后。设计师从多种形式中寻找灵感,尤其是那些回到叛逆的童年怀旧时光的灵感。本期,3D科学谷与谷友通过重新构想滑板架的这一案例,来洞悉增材制造设计(DfAM)的将激情融入科技的魅力。


(资料图片)


创成式设计软件/3D科学谷白皮书

全新的工程领域

根据安世亚太《案例探讨惯性释放工况下的拓扑优化方法》一文,拓扑优化技术存在的时间很长,但是由于拓扑优化得到的复杂设计无法通过传统制造方法来实现,因此拓扑优化没有得到广泛的应用。但是通过增材制造可以解决拓扑优化后复杂结构的制造问题,因此拓扑优化技术越来越得到重视,开辟了一个全新的工程领域。

市场上的大多数滑板架都有非常相似的方形外观,同样的,拓扑优化为滑板架拥有更为炫酷的曲线外观带来了新的捷径。

拓扑优化

通常滑板架首选的软件是 Rhino、maya 和 Grasshopper。设计师可以使用 SubD 工具在 Rhino 中对体量几何体进行建模,以创建更加流畅和有机的初始实体形状,并使用 Grasshopper 测试一些初步的拓扑优化和网格化。

DfAM 软件工作流程

根据安世亚太的《人工智能如何改变工业设计?》一文,随着增材制造技术的进步,很多具有优秀性能的结构可以用在产品中。传统CAD交互式建模方式很难画出形状复杂或不规则结构。nTopology 是目前CAD市场上比较智能化的软件,它背后有很多算法,可以简化用户的建模过程,同时还可以用表格形式把多个算法串起来定义自己的设计工作流,供后续反复使用,以实现相同设计任务的自动化。

与传统设计软件不同,智能算法驱动的设计完全是动态的,无论是满足几何关系约束的运动,还是像真实物理世界的物体在力的作用下产生的运动或变形,都可以在设计过程中实现,过程中任意状态的几何模型都可以输出。

根据同济x特赞设计与人工智能实验室范凌的《人工智能与设计的未来——2017设计与人工智能报告》的观察分析:需求侧的极度细分的趋势需要供给侧的人工智能来匹配;在线/连接/交互的趋势从信息在线,经历关系在线、物的在线,逐步发展为各类技能在线,最终将是心和脑的在线——人工智能/AI;伴随着具有不可被取代的超细分技能的个体不断涌现,平庸时代将会结束;未来的组织将是人/机交互的新组织,他们会把任务灵活地派发给外部人才,内部人才,或机器自动化地完成,通过建立机制把整个设计工作流程整合起来,实现最优的任务完成路径。

下面回到nTopology,通过滑板架这一形象直观的设计案例来体验为何平庸时代将会结束,在滑板架的设计中,在开放空腔中通过nTopology的软件战略性地添加了一个集成的陀螺仪设计,这也有助于防止碎屑干扰车轮。

nTopology采用隐式建模技术,是一种基于数学函数或隐式模型的驱动式设计技术,使nTopology的设计流程具有高速度和可靠性。nTopology兼具CAD、CAE和CAM功能,可快速实现创成式设计、轻量化、拓扑优化等创新设计,输出可用于增材制造的产品解决方案。在用于滑板架的设计中,可以将陀螺仪几何体与底层结构混合,以创建雕刻外观,这在传统 3D 建模软件中通常是不可能的。

nTop的隐式建模技术提供了一套新的工具,这些工具可以克服运行限制,同时描述具有不同材料特性的零件。强大的建模功能使工程师能够自动化大量的工作流程,而这些工作流程以前需要人工干预才能进行固定装置,包装和实施支撑结构的设计。使用隐式建模可以轻松设计CAM输出所需的轮廓,图案填充或任何其他复杂的几何形状。

根据3D科学谷的了解,隐式建模带来了以前无法实现的精细细节。可变厚度偏移,自动消除干扰,渐变的材料特性和位移映射纹理等。

新的设计时代

通过nTopology的设计,结合3D打印,可以创造出令人惊艳的滑板架。

三个版本的惠普MJF 3D打印滑板框架:(1) 标准灰色版本,(2) 无缝大理石纹理,以及 (3) 使用隐式布尔方法创建独特的双色调图案,展示这种建模技术在划分网格方面的强大功能。

为了确保光滑的表面光洁度,每个零件的网格导出必须以非常高的分辨率完成,重叠尽可能小,以便正确应用颜色。最后一步是最后一次将几何体带回 Rhino 以应用最终颜色并导出到 3MF 文件。这种文件类型可以允许多个重叠的网格(具有不同的颜色)被3D打印出来。

根据3D科学谷的了解,3MF这种文件格式在压缩几何形状方面更为复杂,可以将文件大小减少了大约 65%,并允许在导出文件中嵌入文件可追溯性,例如设计师的姓名和版权信息。

总之,随着技术的日新月异,产品设计工程师需要与行业需求保持同步。由于先进制造技术的迅速发展,产品开发过程变得充满挑战。对产品进行定制以满足功能需求的需求不断增加,这引发了一场技术革命,使得所有工程学科中都达到了前所未有的复杂性水平。

标签: 人工智能 几何形状 制造设计

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