Načrtovanje je proces, ki se konča z “dovolj dobrim” izdelkom. Dovolj dober dizajn, produkt ali rezultat zadosti zastavljenim ciljem in je izvedljiva rešitev. Dovolj dober izdelek pa kljub temu ni najboljša rešitev. Dovolj dobri izdelki pogosto pustijo najboljše rešitve neodkrite.
Imamo številne razloge za izogibanje iskanja najboljših rešitev. Cena je glavni razlog, ki nas omejuje pri maksimalnem številu poskusnih rešitev. Druge omejitve vključujejo roke projekta, zmogljivosti izdelka, zmožnost izdelave in regulativna pravila.
Najboljša rešitev je drag ideal, saj popolnosti nikoli ne moremo doseči. Vsaka rešitev pomeni stroške in poskus druge rešitve pomeni manjšanje razpoložljivih virov. Na ta način vsaka nova rešitev tekmuje proti prejšnji. Kdaj pa se postopek neha ponavljati in se premakne na naslednji korak v procesu, z vedenjem da imate zmagovito rešitev?
Zmagovita rešitev nakazuje na tekmovanje, prav tako pa tudi beseda »najboljše«.
Marsikdo ne vidi razvoja in konstrukcije kot tekmovanja, vendar podjetja, ki zaposlujejo inženirje vedno tekmujejo. Tekmuje se za sredstva, pogodbe ter tržni delež. Globalizacija industrije in demokratizacija spretnosti je ustvarila silno konkurenco, z vedno več sodelujočimi v vsaki industriji. Seveda vsak notranji projekt v podjetju ni tekmovalen, a večina projektov podpira delo, ki je na koncu konkurenčno.
Inženirji so se navadili postopnih izboljšav izdelkov, vendar po navadi le do par iteracij. Razumejo pomembnost postopnega izboljševanja izdelka, saj se med tem o samih možnostih izboljšav veliko naučijo, kar vodi do dovolj dobrega izdelka.
Seveda pa mora vsak inženir znati pretehtati število takšnih izboljšav v razmerju s ceno za končni izdelek. To je potrebno narediti za vsak projekt. Obstajajo pa velik pritiski da se povečanje razmerje med iteracijami in ceno razvoja. Orodja, ki povečajo to razmerje zagotavljajo velike prednosti.
V zadnjih letih so se pojavila tri orodje, ki so povzročila nov pogleda inženirjev na iskanje najboljše rešitve:
- Topološka optimizacija
- Generativno oblikovanje
- Aditivna proizvodnja (3D tisk)
Vsako od teh orodij predstavlja precejšnje prednosti, ko pa so uporabljena skupaj imajo potencial za izdelavo najboljše oblike ob najnižji možni ceni.
TOPOLOŠKA OPTIMIZACIJA
Topološka optimizacija je orodje, ki z vidika napetostnega in deformacijskega stanja predvidi optimalno razporeditev materiala glede na izbrane zahteve. Te zahteve predstavljajo robni pogoji, katere določimo na osnovi obremenitev, ki jim je podvržena obravnavana komponenta.
Programska oprema za topološko optimizacijo inženirju olajša iskanje prave oblike izdelka, ki bi lahko v primeru napačne odločitve pomenila velike težave. Ravno zaradi tega ima toliko izdelkov podobno obliko. Iskanje novih oblik je namreč precej tvegano.
Običajno inženir nariše izdelek v CAD programu in preveri obliko z metodo končnih elementov (MKE) ali drugo numerično metodo. Če rezultati MKE pokažejo, da so na obliki možnosti za dodatne izboljšave, bo inženir verjetno izboljšal dizajn. Lahko pa se tudi zmanjša učinkovitost izdelka za pridobitev na drugih kategorijah kot so cene materialov, vgrajenih v izdelek. Ponavljanje takega postopka na koncu privede do zadovoljivega izdelka.
Če pa je cilj najboljša oblika, bo inženir imel kar velike probleme. Iskanje najboljše oblike pomeni namreč spreminjanje ogromnega števila spremenljivk, ki jih človek ne more vedno predvideti.
Topološka optimizacija pa obrne proces na glavo. Začne se z obremenitvami. Inženir tako postavi robne pogoje in cilje problema v optimizacijo. Model se v tem primeru razdeli na manjše, končne elemente in se ga reši. Če posamezen element ni obremenjen, ni potreben. Višja kot je obremenitev, več končnih elementov je potrebnih. Na ta način se sistematično izračuna optimalna oblika izdelka.
Rezultirajoče oblike so lahko zelo podobne oblikam iz narave. Ne glede na to, kako optimizirane so, pa ne smemo pozabiti na to, da morajo biti tudi tehnološko izvedljive. To je namreč ovira za topološko optimizacijo.
ADITIVNA PROIZVODNJA (3D TISK):
Med številnimi koristnimi lastnostmi 3D tiska je tudi ta, da omogoči cenovno efektivno proizvodnjo topološko optimiranih kompleksnih oblik. S tem se ukvarjajo tudi številna podjetja.
V tradicionalni proizvodnji bolj kompleksen izdelek seveda pomeni tudi višjo ceno. Vodje projektov so takim izdelkom po navadi nenaklonjeni, saj se zavedajo kakšno tveganje na koncu lahko predstavljajo. Ko je oblika preveč kompleksna, jo je bolje razdeliti v več bolj preprostih delov in jih nato sestaviti skupaj.
V zadnjem desetletju pa je aditivna proizvodnja postala bolj sprejeta metoda izdelave, ki vodi v drugačno razmišljanje in zaradi katere narašča kompleksnost izdelkov.
GENERATIVNO OBLIKOVANJE:
Iz zgoraj napisanega se torej zdi, da je uporaba topološke optimizacije in 3D tiska zmagovalna kombinacija. A obstaja par opomb, ki jih moramo omeniti.
- Optimizacija topologije se uporablja zgodaj v konceptualni fazi razvoja. Produkt te faze je ne zelo natančen model, ki izpolnjuje osnovne zahteve.
- Takšen model je potrebno obdelati v CAD orodju kot je SOLIDWORKS, da dokončno detajliramo geometrijo.
- Detajlno definirano obliko nato po navadi ponovno testiramo z bolj robustno simulacijo.
- Preverjeno geometrijo se potrdi za proizvodnjo. Risbe in CAD modele se prenese odgovornim v proizvodnjo. Tukaj pa se lahko začnemo pogovarjati o aditivnih proizvodnih metodah.
- Po proizvodnji se izdelek preveri za kontrolo kvalitete.
- Če se izdelek uporablja v proizvodnji, se ga vgradi v večji proizvod. Če pa ga pošiljamo zunanjim strankam, gre v oddelek pošiljanja.
Najboljši inženirski dizajn zahteva optimizacijo v vsaki fazi takega delotoka. To hitro postane zahtevno zaradi velikega števila možnih kombinacij. Na vsakem koraku so narejene odločitve, ki vplivajo na kasnejše in prejšnje faze. Ta postopek torej ni linearen temveč je bolj podoben mreži.
Taki izzivi so pravi za avtomatizacijo.
Obstajajo izzivi znotraj vsakega koraka, a do prihoda topološke optimizacije ni bilo možnosti za avtomatizacijo na začetku razvojnega cikla. Optimizacija topologije olajša delo uporabnika, ker omogoča nepredstavljivo avtomatizacijo v konceptni fazi.
Večina programske opreme za topološko optimizacijo še ni sposobne kompletne avtomatizacije, vendar pa je to dober začetek. Namesto enega cilja, bi lahko program imel niz ciljev. Tako bi lahko spreminjali tudi omejitve ,kot so izdelovalna metoda in material. Uporabnik bi tako lahko definiral tudi maksimalno število iteracij. Vse to seveda potrebuje velike računske zmogljivosti, ki pa jih lahko prepustimo računskim farmam v oblaku.
Orodja za generativno oblikovanje bodo izkoriščala topološko optimizacijo poleg drugih področij optimizacije in tako rezultirala v več možnih rešitvah. Te možnosti so predstavljene inženirjem za ovrednotenje, nato pa se inženir odloči za pravo rešitev glede na informacije, ki niso vključene v analizo generativne zasnove, kot so na primer problemi z dobavo. Tako proizvodne metode, material, cena kontrole kvalitete in ostale spremenljivke bi se lahko vključile v takšno analizo.
To je obljuba generativnega oblikovanja – celostna avtomatizacija, ki se konča s predstavitvijo potencialnih rešitev, med katerimi lahko izberemo najboljšo od najboljših.