生成式设计揭秘：工程师与设计师的关键洞察
数字化设计的进步
数字化设计和仿真工具改变了工程师和设计师的工作方式。过去几十年，随着算力变得更廉价易得，这些工具变得更快、功能更丰富。五到十年前需在超级计算机或高性能集群运行的大型问题，现在笔记本电脑即可运行。
同时，计算机科学家构建了算法和优化方案，如机器学习和人工智能，能处理大数据集、解决包含数千至数百万变量的复杂问题。
越来越多的工程软件公司将生成式设计功能内置到基础 CAD 包中，或作为简单插件提供。其他情况下，生成式设计和拓扑优化工具内置于仿真包中。
仿真包通常比 CAD 插件提供更多开关和控制，但也要求运行有限元分析包的专业知识。这些程序已显著改进，用户反馈使其变得更好、更实用。
什么是生成式设计？
虽然许多工程师能接触生成式设计工具，但不一定知道它是什么或用途。生成式设计融合设计、仿真和优化三大领域，创建超级参数化仿真，考虑数千至数百万个自由度。
实践中，设计师从空白空间开始，计算机仅在需要的地方填充材料。计算机针对给定输入定义最优（一组非常好的解之一）而非绝对最优模型。
生成式设计无法产出绝对最优解，因为优化方案无法确定任何特定设计相对于所有其他可能设计的质量确定性。
生成式设计的优势
尽管生成式设计可能不产出绝对最优结果，但提供了更新、更高效的工作方式。在该技术出现前，您需选择几个参数并创建实验设计 (DOE) 测试零件在这些变量下的性能。这种方法强大，但准备模型、提取结果、得出最佳解结论耗时极长。
或者，您可对现有设计进行小幅增量改进以优化一组特征；这耗时较少，但假设起始设计已接近最优。
这正是生成式设计大放异彩之处。它在极短时间内为工程师产出优秀设计候选。这种效率增益可用于加快工作，或探索传统工程概念之外的设计空间。
观察优秀的生成式设计零件，通常会被其保留逻辑设计元素的抽象形状所震撼。
生成式设计的局限
了解生成式设计不能做什么很重要。生成式设计永远不会取代设计工程师。生成的设计模型仅取决于优化方案，虽在改进但尚不完美。
例如金属激光粉末床熔融 (L-PBF)，对支撑结构的需求可能使零件难以甚至无法大规模制造。
大多数生成式设计程序不考虑零件如何制造，工程师仍须运用增材制造设计 (DFAM) 原理创建更好的零件，减少或消除支撑需求，这需要对制造工艺有深入理解。在产品环境中，这些考量影响零件成本和良率。
生成式设计的启示
鉴于生成式设计日益普及，未来如何？首先，生成式设计工具能帮助设计工程师更快达到 80% 解。未来更远处，这项技术将支持更复杂系统（如动态冲击和接触零件），更好地服务工程师。
为获益于此，设计工程师需培养熟练使用数字化设计工具的技能。随着此类工具更普及并推动产品开发周期，设计与分析/仿真工程师的界限将继续模糊。
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