面向大规模生产的深度生成式设计

生成式设计（Generative Design, GD）已演变为一种变革性的设计方法，利用先进算法和人工智能创造出超越传统约束的多样且创新的解决方案。尽管取得了成功，GD 在复杂设计的可制造性方面仍面临重大挑战，由于标准制造工艺的局限性以及对增材制造的依赖（后者并不适合大规模生产），往往需要大量人工修改。我们的研究引入了一个创新框架，通过利用二维深度图像，将压铸和注塑成型相关的约束集成到 GD 中，从而解决这些可制造性问题。该方法将复杂的三维几何形状简化为可制造的轮廓，去除了诸如不可制造的悬垂等不可行特征，并允许直接考虑厚度和肋板设计等基本制造方面。因此，先前不适合大规模生产的设计被转化为可行的解决方案。我们通过采用先进的二维生成模型进一步增强了这种方法，该模型为传统的三维形状生成方法提供了更高效的替代方案。我们的结果证实了该框架的有效性，展示了创新且重要的是可制造设计的产出。这种将实际制造考量融入 GD 的转变代表了一项关键进步，从纯粹的概念性概念过渡到可操作、可投入生产的解决方案。我们的发现强调了 GD 在更广泛的行业应用中的实用性和潜力，标志着在使 GD 与制造挑战的需求保持一致方面迈出了重要一步。