NXのジェネレーティブデザインがどのようにエンジニアリングを変革するか

デザイナーのためのフォーラムに参加しよう

あなたの専門知識はコミュニティにとって不可欠です。私たちに参加して、あなたの知識を提供してください。

今すぐフォーラムに参加する

業界最高のプロフェッショナルと分かち合い、学び、成長する.

ドリュー・ウィルソン著

2023年ハノーバー・メッセにおいて、シーメンスCEOのローランド・ブッシュは、ドイツのオラフ・ショルツ首相をシーメンスのブースにお迎えし、シーメンスのコアバリューについてディスカッションを行いました。明るい未来のためのイノベーションに対するシーメンスの永続的なコミットメントを強調し、注目すべき技術にスポットライトを当てました。この最先端のコンポーネントは、私たちの世界にポジティブな影響を与えるソリューションの開拓に対するシーメンスの献身を体現しています。

小さな削減で大きな節約

ロボットグリッパーのような一見基本的な部品が、なぜドイツ首相に献上する価値があるのでしょうか？それは数字の問題です。グリッパーの設計を改善することで、ロボット1台あたり年間最大3トンのCO2排出量を削減することができます。産業用ロボット分野は急成長を遂げており、年平均11％の伸びを示しています。2021年現在、年間50万台以上のロボットが新たに導入され、2022年には全世界で約350万台のロボットが導入される見込みです。平均的なロボットアームの重量は約1トンで、付属のグリッパーの重量は約21kgです。平均重量12kgのバッテリーを持ち上げるこのグリッパーは、それだけでは取るに足らないものに見えるかもしれません。しかし、ロボットアームが1年間連続稼働すると、約5.6トンのCO2を排出します。既存のロボット全体にスケールアップすると、その意味は驚異的になります。ロボット全体のわずか2％を占めるグリッパーの質量を大幅に減らすことができたらどうでしょう？

オリジナルと同等の機能を持つだけでなく、複雑さも大幅に軽減されたロボットグリッパーを設計できたとします。このグリッパーは、炭素を削減したPA12（ナイロン12）の部品5個だけで構成され、通常使用されるアルミニウムやスチールの部品30個から84％削減できます。それだけでなく、90％軽量化されます。そしてなんと、1ヶ月以上かかるリードタイムの代わりに、この先進的なグリッパーはわずか2日で製造できるのです。空想のように聞こえるかもしれませんが、そうではありません。NX™ソフトウェアのジェネレーティブ・エンジニアリングにより、この可能性は今日手の届くところにあります。

新しい – シミュレーションドライブn デザイン

このような課題に対応するため、設計者やエンジニアがイノベーションを起こし、機能要件をより効果的に満たすための新しいシミュレーション主導型設計手法が登場しています。最も顕著な進歩の 1 つはトポロジー最適化であり、入力された境界条件と与えられた設計空間に基づいて、最適な材料配 分を返す手法です。しかし、このような新しいソリューションは強力な反面、複雑で、最適化理論を深く理解する必要があります。そのため、これらのツールは主に応力エンジニアを対象としており、設計者による初期段階の設計には適していませんでした。さらに、これらのツールは、結果のフォーマットが設計プロセスと互換性がないため、設計ガイダンスを提供するためにしか使用できず、結果をCADフォーマットで再構築するには、かなりの手作業が必要でした。

従来のデザイナーと新興のメーカーのユーザーペルソナは、CADシステムと統合されたデザイナーに焦点を当てたソリューションから多くのことを得ることができます。このようなツールは、特に設計の初期段階において、直感的で使いやすく、構造最適化や解析の深い理解を必要とせずに適切な判断を下せるものでなければなりません。NX Topology Optimizerは、NXプラットフォームにシームレスに統合されたNXネイティブのジェネレーティブエンジニアリングソリューションとして、このギャップを埋めます。

NXトポロジーオプティマイザ

NX Topology Optimizerの主な利点の1つは、アップストリームとダウンストリームの関連性です。つまり、入力要件に変更を加えても、既存の結果が中断されることはありません。同様に、トポロジー最適化の結果を変更しても、既存のダウンストリーム操作を妨げることはありません。さらに、このソリューションはGPUアクセラレーションを採用しているため、従来のCAEベースのトポロジー最適化ソリューションと比較して比類ないスピードを実現します。

NX Topology Optimizerが生成する結果フォーマットは滑らかなボディで、NX環境内で簡単に編集できるため、NXエコシステム内のあらゆる下流工程で使用できます。NXでジェネレーティブ・デザインを活用することで、従来の設計プロセスに伴う課題や制約が効果的に解消され、効率性と革新性の向上につながります。

ジェネレーティブデザインによる合理化 開発

では、何が得なのでしょうか？シーメンス・デジタル・インダストリーソフトウェアのアディティブ・マニュファクチャリング部門ビジネス開発スペシャリストであるDennis Nier氏は、設計者やエンジニアリングマネージャがGenerative Designソリューションに投資すべき理由という質問に対して的確な答えを提示します。”設計者にとって、Generative Designは単純に軽量コンポーネント全体を安全係数内で生成するため、初期段階で細部まで設計・計算する必要がありません”

Generative Designは設計の反復プロセスを合理化し、設計案の迅速な検討と創造性の強化を可能にします。Dennis Nier氏は、さらに次のように説明します。「エンジニアリング・マネジャーにとって、ジェネレーティブ・デザインへの投資は、製品開発サイクルの短縮、材料使用量の削減、製造コストの削減、ネットゼロ目標などの企業目標の達成など、具体的なメリットにつながります。

最終部品の複雑さについてはどうですか？それは設計者にとって心配すべきことなのでしょうか？デニス氏は、「複雑さについてここで話すつもりはありません。ジェネレーティブ・デザインでは、部品の見た目が変わります。ジオメトリはより有機的になり、典型的な直角やブロックは含まれなくなります」。NX Topology Optimizerは、いわゆる形状制約を最適化に含めることで、サブトラクティブ製造であれアディティブ製造であれ、意図した方法で製造可能な設計を返す、製造を意識したソリューションです。

「すべてが連想的でもあります。「設計を変更すると、その変更は自動的にジェネレーティブデザインのジオメトリに反映されます。こうすることで、設計の繰り返しが非常に速くなりました」。NX Convergent Bodiesのおかげで、他のソリューションのようにすべてを手作業で作り直すことなく、有機的な構造を直接加工して3Dプリンターに送ることができます。このように、最初は複雑に見えるものでも、私たちの生活をより簡単で効果的なものにしてくれます。

デザイナーにとってもう1つの一般的な心配事は、ジェネレーティブ・デザイン・ソリューションの学習曲線です。「すべてのメリットを考えると、Siemens NXのジェネレーティブデザイン機能を習得するのに十分な時間があることは明らかです。その方法論を学ぶだけで、通常は半日もあればうまくいきます」とDennis氏。「NX Topology OptimizerはNXに完全に統合されているため習得が容易で、使い慣れたユーザーインターフェイスで使用できます。「NXトポロジーオプティマイザは、スケッチやエッジブレンドのようなよく知られた機能と同じように動作し、NXパーツナビゲータの一要素です。有機的なジオメトリが成長していくのを見るのも楽しいので、ぜひ試してみてください。”

最後に、NXの完全統合についてどう思うか尋ねました。「これは絶対的な利点です。「ジェネレーティブデザインの前後のプロセスステップは、最適かつ効率的に使用できます。最適化のためのNX Motionでの適切な荷重ケースの決定から、NX Performance Predictorによる最終的なシンプル設計の検証まで。NX Design Space Explorerでセットアップの最適な位置を見つけ、NX CAMまたはNX Additive Manufacturingの造形準備で製造のための形状を準備します。”

概要

結論として、NX Topology Optimizerは、エンドツーエンドのSiemens Xceleratorポートフォリオ全体を構成する多くのパズルのピースの1つであり、従来の設計制約からパフォーマンス主導の成果へと焦点を移します。NX Topology Optimizerによるジェネレーティブ設計は複雑さを単純化し、私たちの作業をより簡単で効果的なものにします。

デザイナーのためのフォーラムに参加しよう

あなたの専門知識はコミュニティにとって不可欠です。私たちに参加して、あなたの知識を提供してください。

今すぐフォーラムに参加する

業界最高のプロフェッショナルと分かち合い、学び、成長する.