산업기술
디지털 설계 및 시뮬레이션 도구는 엔지니어와 디자이너의 작업 방식을 변화시켰습니다. 지난 수십 년 동안 이러한 도구는 계산 능력이 저렴해지고 접근하기 쉬워지면서 더 빠르고 기능이 풍부해졌습니다. 5~10년 전 슈퍼컴퓨터나 고성능 클러스터에서 실행되던 대용량 문제가 이제 노트북에서 실행될 수 있습니다.
동시에 컴퓨터 과학자들은 머신 러닝과 인공 지능처럼 대규모 데이터셋을 처리하고 수천에서 수백만 개의 변수를 가진 복잡한 문제를 해결할 수 있는 알고리즘과 최적화 체계를 구축했습니다.
점점 더 많은 엔지니어링 소프트웨어 기업들이 기본 CAD 패키지에 생성적 설계 기능을 내장하거나 간단한 애드온으로 제공하고 있습니다. 다른 경우에는 생성적 설계와 위상 최적화 도구가 시뮬레이션 패키지에 내장되어 있습니다.
시뮬레이션 패키지는 일반적으로 CAD 애드온보다 더 많은 토글과 제어 기능을 제공하지만, 유한 요소 패키지 실행에 따르는 일정 수준의 전문 지식도 필요합니다. 사용자들이 피드백을 제공하여 이 프로그램들을 더 좋고 유용하게 만드는 데 상당한 개선이 있었습니다.
많은 엔지니어가 생성적 설계 도구에 접근할 수 있지만, 생성적 설계가 무엇인지 또는 무엇에 사용해야 하는지 항상 아는 것은 아닙니다. 생성적 설계는 설계, 시뮬레이션, 최적화라는 세 가지 분야를 결합하여 수천에서 수백만 개의 자유도를 고려하는 슈퍼차지드 매개변수 시뮬레이션을 만듭니다.
실제로 설계자는 열린 백지 상태에서 시작하고 컴퓨터는 필요한 곳에만 소재를 채워 넣는 방식으로 작동합니다. 컴퓨터는 주어진 입력 세트에 대해 최적(매우 좋은 해답들의 집합 중 하나) 모델을 정의하며, 최적(절대적으로 최고의 해답)은 아닙니다.
생성적 설계는 최적화 체계가 특정 설계의 품질이 다른 모든 가능한 설계와 비교하여 어떤지 확실성을 제공할 수 없기 때문에 절대적인 최적의 해답을 산출할 수 없습니다.
생성적 설계가 최적의 결과를 산출하지 못할지라도, 더 새롭고 효율적인 작업 방식을 제공합니다. 이 기술 이전에는 몇 가지 매개변수를 선택하고 해당 변수 전반에서 부품 성능을 테스트하는 실험 계획법(DOE)을 만들어야 했습니다. 이 접근 방식은 강력하지만 모델 준비, 결과 추출, 최적 솔루션에 대한 결론 도출에 많은 시간이 필요합니다.
또는 기존 설계에 작고 점진적인 개선을 가해 기능 세트를 최적화할 수도 있습니다. 이는 시간이 덜 걸릴 수 있지만, 시작 설계가 이미 최적에 가깝다는 가정에 의존합니다.
이것이 생성적 설계가 빛을 발하는 지점입니다. 엔지니어에게 짧은 시간 내에 좋은 설계 후보를 제시합니다. 이 효율성 향상은 더 빠르게 작업하거나 전통적인 엔지니어링 개념 밖의 솔루션을 탐색하는 데 사용될 수 있습니다.
정말 좋은 생성적 설계 부품을 보면, 논리적 설계 요소를 유지하면서도 추상적인 형태가 인상적입니다.
생성적 설계가 할 수 없는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 생성적 설계는 설계 엔지니어를 대체하지 않을 것입니다. 결과 설계 모델은 최적화 체계만큼만 좋은데, 이는 개선되고 있지만 완벽하지 않습니다.
예를 들어, 서포트가 필요해 부품을 대규모로 제조하기 어렵거나 비현실적으로 만드는 금속 레이저 분말 베드 융합(L-PBF)의 경우를 들어보겠습니다.
대부분의 생성적 설계 프로그램은 부품이 어떻게 제조될지 고려하지 않으므로, 엔지니어는 여전히 적층 제조 설계(DFAM) 원칙을 사용하여 서포트 필요성을 줄이거나 없애는 더 나은 부품을 만들어야 합니다. 이는 제조 공정에 대한 자세한 이해가 필요한 과정입니다. 제품 환경에서 이러한 고려 사항은 부품 비용과 수율에 영향을 미칩니다.
생성적 설계의 인기가 높아짐에 따라 미래는 어떻게 될까요? 우선, 생성적 설계 도구는 설계 엔지니어가 80% 솔루션에 훨씬 더 빠르게 도달하도록 도울 수 있습니다. 더 먼 미래에는 동적 충격 및 접촉 부품과 같은 더 복잡한 시스템을 지원하면서 엔지니어에게 더 나은 서비스를 제공할 것입니다.
이러한 이점을 얻으려면 설계 엔지니어는 디지털 설계 도구를 능숙하게 사용하는 기술을 개발해야 합니다. 이러한 유형의 도구가 더 널리 보급되고 제품 개발 주기를 주도함에 따라 설계와 분석/시뮬레이션 엔지니어 사이의 경계는 계속 모호해질 것입니다.
다음 프로젝트에 생성적 설계를 활용하고 싶다면 Fast Radius 전문가들이 도울 수 있습니다. 우리 엔지니어들은 디지털 설계, 시뮬레이션, 최적화 전문가이며 귀하의 요구 사항을 논의하게 되어 기쁩니다.
더 자세히 알아보려면 문의하시고, 최신 제조 기술에 대한 정보는 리소스 센터를 확인하세요.
산업기술
대부분의 소비자는 좋아하는 제품의 표면 마감에 대해 생각하지 않지만, 후공정은 엔지니어와 제품 팀의 최우선 관심사입니다. 열등한 제품과 우수한 제품의 차이는 종종 마감에서 갈리며, 엔지니어는 제조 후 부품을 처리해 특정 심미적·기계적 특성을 얻습니다. 예를 들어 샌드/비드 블라스팅은 부드러운 금속에서 매우 눈에 띄는 매끄러운 표면 텍스처를 만들고, 아크릴 버핑은 외관을 개선합니다. 전기도금(electroplating), 또는 전착(electrodeposition)은 전기를 사용해 부품에 금속을 코팅해 특정 특성을 개선하는 일반적인
다른 많은 자재와 마찬가지로 강철 가격도 최근 몇 달간 상승했습니다. 원자재 비용 증가, 생산 능력 감소, 수요 증가가 맞물려 가격을 끌어올렸습니다. 강철도 다른 산업과 마찬가지로 팬데믹 경제의 취약성을 피하지 못했으며, 강철에 의존하는 산업은 어떻게 대응해야 할지 알아야 합니다. 강철 가격 급등의 원인은? 결국 강철 가격 상승을 이끄는 것은 낮은 공급과 높은 수요입니다. 팬데믹 초기 단계에 많은 제강소가 정상 생산 수준을 유지할 수 없었습니다. 초기 셧다운의 불확실성 속에서 제강소는 생산을 감축하는 쪽을 택했습니다. 생산이 줄어