Diseño generativo desmitificado: claves para ingenieros y diseñadores

Las herramientas de diseño y simulación digital han cambiado la forma en que trabajan ingenieros y diseñadores. Durante las últimas décadas, estas herramientas se han vuelto más rápidas y ricas en funciones a medida que la potencia computacional se ha vuelto más barata y accesible. Grandes problemas que se ejecutaban en supercomputadores o clústeres de alto rendimiento hace cinco a diez años ahora pueden ejecutarse en su portátil.

Al mismo tiempo, los científicos de la computación han creado algoritmos y esquemas de optimización, como aprendizaje automático e inteligencia artificial, que pueden procesar grandes conjuntos de datos y resolver problemas complejos con miles a millones de variables.

Cada vez más, las empresas de software de ingeniería están integrando funcionalidad de diseño generativo en paquetes CAD base o lo ofrecen como un complemento simple. En otros casos, las herramientas de diseño generativo y optimización topológica están integradas en paquetes de simulación.

Los paquetes de simulación suelen ofrecer más controles y ajustes que los complementos CAD, pero también requieren un cierto nivel de experiencia que viene con la ejecución de paquetes de elementos finitos. Ha habido mejoras significativas en estos programas, en los que los usuarios proporcionan retroalimentación para hacerlos mejores y más útiles.

¿Qué es el diseño generativo?

Aunque muchos ingenieros tienen acceso a herramientas de diseño generativo, no siempre saben qué es o para qué usarlo. El diseño generativo combina tres disciplinas diferentes —diseño, simulación y optimización— para crear una simulación paramétrica supercargada que considera miles a millones de grados de libertad.

En la práctica, un diseñador comienza con un espacio en blanco y la computadora trabaja para rellenar material solo donde es necesario. La computadora define lo óptimo (uno de un conjunto de soluciones muy buenas) en lugar de lo óptimo absoluto (la mejor solución absoluta) para su conjunto dado de entradas.

El diseño generativo no puede producir la solución óptima absoluta porque los esquemas de optimización no pueden proporcionar certeza sobre la calidad de cualquier diseño particular en comparación con todos los demás diseños posibles.

Beneficios del diseño generativo

Aunque el diseño generativo podría no producir el resultado óptimo, proporciona formas nuevas y más eficientes de trabajar. Antes de esta tecnología, necesitaría seleccionar un par de parámetros y crear un diseño de experimentos (DOE) que probara el rendimiento de la pieza a través de esas variables. Este enfoque es poderoso, pero requiere mucho tiempo para preparar los modelos, extraer los resultados y concluir sobre la mejor solución.

Alternativamente, podría hacer pequeñas mejoras incrementales a un diseño existente para optimizar un conjunto de características; esto puede llevar menos tiempo, pero se basa en la suposición de que el diseño inicial ya está cerca de lo óptimo.

Aquí es donde brilla el diseño generativo. Produce un buen candidato de diseño para el ingeniero en poco tiempo. Esta ganancia de eficiencia puede usarse para trabajar más rápido o para explorar el espacio de diseño y ver soluciones fuera de los conceptos de ingeniería tradicionales.

Cuando mira una pieza de diseño generativo realmente buena, suele ser llamativa por su forma abstracta que aún conserva elementos de diseño lógicos.

Limitaciones del diseño generativo

Es importante entender lo que el diseño generativo no puede hacer. El diseño generativo nunca reemplazará a los ingenieros de diseño. Los modelos de diseño resultantes son solo tan buenos como los esquemas de optimización, que están mejorando pero no son perfectos.

Por ejemplo, tome el caso de la fusión láser de lecho de polvo metálico (L-PBF) donde la necesidad de soportes puede hacer que una pieza sea difícil o incluso impráctica de fabricar a escala.

La mayoría de los programas de diseño generativo no consideran cómo se fabricará la pieza, por lo que los ingenieros deben seguir usando principios de diseño para fabricación aditiva (DFAM) para ayudar a crear una pieza mejor que reduzca o elimine la necesidad de soportes, un proceso que requiere una comprensión detallada del proceso de fabricación. En un entorno de producto, estas consideraciones tienen implicaciones en el coste y el rendimiento de la pieza.

Implicaciones del diseño generativo

Dada la creciente popularidad del diseño generativo, ¿qué aspecto tiene el futuro? En primer lugar, las herramientas de diseño generativo pueden ayudar a los ingenieros de diseño a llegar a la solución del 80 por ciento mucho más rápido. Más adelante, esta tecnología servirá a los ingenieros aún mejor a medida que soporte sistemas más complejos, como impacto dinámico y piezas en contacto.

Para cosechar estos beneficios, los ingenieros de diseño necesitarán desarrollar las habilidades para usar herramientas de diseño digital competentemente. Las líneas entre ingenieros de diseño y de análisis/simulación seguirán difuminándose a medida que este tipo de herramientas se vuelvan más disponibles e impulsen los ciclos de desarrollo de productos.

Si está interesado en aprovechar el diseño generativo para su próximo proyecto, los expertos de Fast Radius pueden ayudar. Nuestros ingenieros son expertos en diseño digital, simulación y optimización, y estaremos encantados de discutir sus necesidades.

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