新しいデザインは, 人から生まれるのでしょうか, それともプロセスから生まれるのでしょうか. 私たちは, イノベーターがデザインを思い描き, そのアイデアを実現するために鉛筆を手に取ることを想像するかもしれません. もちろん, 現代のデザイナーやエンジニアは鉛筆を使わないかもしれませんし, 最終的なデザインのアイデアも持っていないかもしれません. その代わりに, デザイナーが自ら新しいアイデアを生み出すプロセス, ジェネラティブデザインと呼ばれる方法論を用いる人もいます (参考文献1). ジェネラティブデザインとは, ルールベースのデザインプロセスの総称で, 一般的には計算ソフトウェアによって, そのルールに従った形を生成するものである. ここでは, 数式ベースのモデリングプロセスを使って, ユーザーが定義したルールと値に基づいて, 新しい鉛筆立てのデザインを生成する方法について説明します.
鉛筆, プロセス, そしてジェネラティブデザインのポイント
鉛筆は, 16世紀のイギリスで羊飼いが羊の番をするために使われて以来, その親しみやすいデザインは今もなお役に立っています. その後, 数え切れないほどの鉛筆 (と鉛筆を利用したアイデア) が生まれました. しかし, 鉛筆に消しゴムを付けるようになったのは, 19世紀半ばのことです!
ねえ, あなたたち二つは一緒になるべきです! 近代的な黒鉛筆が登場したのは16世紀, 消しゴムは18世紀の発明でした. 鉛筆に消しゴムが付くようになるには, さらに数十年の歳月が必要でした.
今にして思えば, なぜもっと早く鉛筆に消しゴムを付けることを思いつかなかったのか, 不思議でなりません. 筆記具に消しゴムを付けるのは当然ですが, 新しい発想は思いついたときに出てくるとは限りません. ジェネラティブデザインは, より良いアイデアをより早く発見するのに役立つのです.
ジェネラティブデザイン, トポロジ最適化, フィールドドリブンデザイン
ジェネラティブデザインの核となるのは, ルールベースの造形プロセスです. プロジェクトのリーダーは, ジェネラティブプロセスのルールを設定し, 望ましい結果を形成するための値を設定します. そして, その値をもとに, ルールに沿ったフォルムを生成します. 重要なのは, デザイナーがあらかじめ形式的な選択肢を作っておいて, それをプロセスで評価するのではないということです. プロセス自身が複数の形式的な選択肢を生成するのです. ユーザーは, どの選択肢 (すべてユーザーが定義したルールに従ったもの) がプロジェクトの大きな目標に最も適しているかを検討することができます.
Generative Gestaltung という本のために学際的なチームが作成した, ジェネラティブデザインプロセスにおけるデザイナーの役割の概略図. 画像: Hartmut Bohnacker, ライセンス: CC BY 3.0, Wikimedia Commons 経由.
ジェネラティブデザインの方法論は, 3D モデリングやその他のアディティブマニュファクチャリング技術に適しており, 素材を型破りでありながら機能的な形に成形することができます. フィールドドリブンデザインやトポロジ最適化といった他の用語は, 工学的問題に対するジェネラティブデザイン手法の様々な応用を説明するために使用されます. フィールドドリブンデザインの分野では, ユーザーが定義した境界条件や, ジェネラティブプロセスを導くルールを決定するためのシミュレーション値などが含まれます. これらの用語は, 設計者がジェネラティブプロセスを導くためのルールを設定する際の優先順位を説明するのに役立ちます.
ジャイロイドのジオメトリのジェネラティブデザイン.
ドローン設計のトポロジ最適化, 負荷時の変位シミュレーションを表示.
デジタルエンジニアリングの記事で, COMSOL の Kristian Ejlebjærg Jensen は次のように説明しています:
トポロジ最適化とジェネラティブデザインの基本的な違いは, トポロジ最適化が問題により, フィジックスによって動かされるのに対し, ジェネラティブデザインは設計者自身の選択と要件によってより直接的に制御されるということです.
下のアニメーションは, トポロジ最適化がドローンの構造の剛性と軽量の設計に向けてどのように繰り返されるかを示しています.
トポロジ最適化のプロセスは, ドローンを例にとって説明されています. 設計者は, 体積率と最小の長さのスケールを変更することができます. 設計者は他に明示的な制御ができないため, 最終的な形状は主に2つの荷重ケースの詳細によって決定されます.
シミュレーションソフトウェアによるジェネラティブデザインの支援
有限要素解析 (FEA) を基盤とするシミュレーションソフトウェアは, 生成的な設計手法をサポートすることができます. COMSOL Multiphysics® ソフトウェアのソルバーは, 方程式, 式, およびその他の数学的記述を解釈して, モデルの生成を支援します. これらの入力を調整することで, 特定の優先事項を対象とする生成的な設計プロセスを開始することができます.
例えば, トポロジ最適化を導くルールは, 構造的完全性を提供するために材料を効率的に使用することを優先させる場合があります. また, トポロジ最適化は, 気体光音響分光法用の3D プリント音響チャンバーや吸音用のマイクロ格子構造を設計する際にも役立ちます.
トポロジ最適化により, 特定の目的を満たす設計を行うことができますが, 他の関連する優先順位により, 別の正式なソリューションが好まれる可能性があります. COMSOL Multiphysics のアドオンである最適化モジュールを使用して生成されたヒートシンクのシミュレーションを以下に 示します. 左側の設計はパラメトリック最適化によって生成され, 均等なサイズと間隔の熱分散フィンが生成されました. トポロジ最適化では, より詳細で制限の少ない生成プロセスを適用し, 右のような複雑な形状を生成しました.
パラメトリック最適化 (左) とトポロジ最適化 (右) により生成されたヒートシンクのデザイン. 画像提供: Fritz Lange
どのデザインが良いのでしょうか? 答えは, Ejlebjærg Jensen が上記の引用で述べたように, 設計者の選択と要求によるものです. おそらく, よりシンプルな形は熱効率に劣るかもしれませんが, 生産コストは安いでしょう. これは, プロジェクトの全体的な目標により関連する指標かもしれません. ルールベースのプロセスによって新しい形が生み出されても, デザイナーの優先順位がジェネラティブデザインのプロセスを導く必要があるのです.
このことを念頭に置いて, COMSOL® ソフトウェアがどのように独自のジェネラティブなフィールドドリブンデザインのプロセスを支援するかを示す鉛筆立てモデルについて考えてみましょう.
鉛筆立てのフィールドドリブンデザイン
鉛筆立てのフィールドドリブンデザインは, COMSOL Multiphysics の強力な数式表現機能を使用して, ジェネラティブデザインに方程式ベースのモデリングを使用する1つの方法を示しています.
ペンシルホルダーのジオメトリには, ドメインの構築に使用される6つのパラメトリックサーフェスが含まれています. 残りのジオメトリは, 方程式ベースのモデリングによって定義され, マップされたメッシュを押し出すことによってメッシュ化されます.
立方体要素のメッシュ (左に示すように) は, 鉛筆立ての形状を定義します.
方程式ベースのモデリングによるフォーム生成
係数形式 PDE インターフェースは, 境界上に2つの滑らかな場を生成するヘルツホルムフィルターを定義するために使用されます. (このインターフェースによるデータフィルタリングについては, 以前のブログで詳しく説明しています). 次に, ラプラス方程式を使って境界値を体積に移します. 最後に, 場は解析的な式で結合され, ジオメトリが定義されます. 設計者は, 以下のアニメーションで示すように, PDE や式のパラメーターを変えて, 異なる形状を生成することができます.
アニメーションでは, 体積率 (空間的), ブレースの角度を制御するパラメーター, 上下のリムの高さの3つの値を変更した場合の効果を示しています.
最終的な場は STL ファイルとしてエクスポートでき, さらに解析するためにメッシュパーツとしてインポートすることができます.
STL エクスポート用にレンダリングされた鉛筆立て. 右側の画像は, COMSOL® ソフトウェアに組み込まれた材料レンダリング機能によって適用された木の質感を表しています.
鉛筆立ての例では, 解析的に与えられた場によって設計が推進されます. しかし, COMSOL Multiphysics では, 応力, 流体速度, 電場など, 他の場の量を使用して設計を推進することができます. その可能性は事実上無限大です.
生成された鉛筆立てを3D プリントしたもの.
次のステップ
下のボタンから鉛筆ホルダーのチュートリアルモデルをダウンロードして, ジェネラティブデザインを始めましょう:
ジェネラティブデザインに関する参考資料
参考文献
- K. Wong, “Optimize or Generate?,” Digital Engineering, 2021, https://www.digitalengineering247.com/article/optimize-or-generate/
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