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Praxiswissen additive Fertigung

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  • AutorenbildPhilipp Süß

Generatives Design per Prompt mit künstlicher Intelligenz (KI)?

Aktualisiert: 20. Nov. 2023

Kürzlich wurde ich auf LinkedIn gefragt, ob dieses Bauteil durch einen Prompt per KI erstellt wurde. Leider ist die Frage etwas zu komplex, um Sie als Kommentar auf LinkedIn zu beantworten. Daher hier meine unsortierten Erfahrungen zu dem Thema.

Strukturoptimierter Rollenhalter additiv Gefertigt
Strukturoptimierter Rollenhalter additiv Gefertigt

Origial Post zum Bild:

Die Natur ist die beste Konstrukteurin, die es gibt! Sie würde niemals Material verschwenden, rechte Winkel oder grade Linien verwenden. Mit moderner Software können wir diesen Prozess nachbilden. Bei diesem Rollenhalter habe ich nur die Randbedingungen, Kräfte und die Anschlussgeometrie vorgegeben. Der Algorithmus lässt dann nur dort Material wachsen, wo es tatsächlich benötigt wird. Das Ergebnis sieht wie ein Skelett oder eine Pflanze aus, weil es auf Grundlage der gleichen Grundprinzipien entstanden ist - digital, in wenigen Stunden.

"Also quasi wie ein Art Prompt und die Software hat dann dem Drucker das Design vorgegben?"

Screenshot von LinkedIn

Danke für die Frage.

Momentan wird viel an der Promtsteuerung und der Verknüpfung mit KI gearbeitet.

Bei technischen Teilen ist aber nicht nur das Ergebnis wichtig, sondern auch, dass man den Weg dahin genau versteht und dokumentiert. Nur so kann man sicher sein, dass so ein Teil auch das hält, was es soll. Daher ist das kein prompt, sondern eine Integration in die Softwareumgebungen und Datenmodelle, mit dem auch der Rest der Maschine entwickelt wird. Das ganze wird also von einem erfahrenen menschlichen Konstrukteur dirigiert.


Der Mensch gibt, nach den technisch anerkannten Regeln und Methoden, die Randbedingungen fest. Das können beispielsweise der verfügbare Bauraum, Störgeometrien, angreifende Kräfte, Anschlussgeometrie, Materialanforderungen etc. sein.


Es gibt zwei Möglichkeiten für die Lösung.


Generatives Design bedeutet, dass der Algorithmus auf Grundlage der Vorgaben und bestehender Datenmodelle eigene Vorschläge für das Design macht. Dabei werden in der Regel viele iterative Schritte durchgeführt. Der Mensch entscheidet, welche Richtung erfolgversprechend ist und startet den Prozess mit dem aktuellen Ergebnis erneut. Das wird iterativ teilweise sehr häufig durchlaufen, bis man am Ziel ist. Diese Vorgehensweise bildet im Grunde die evolutionäre Entwicklung der Natur nach. Herausforderungen sind aktuell noch das Konstruktionswissen der Menschen, Erfahrungen oder technische Randbedingungen der Fertigung mit abzubilden.


Der zweite Weg geht diesen Prozess im Prinzip rückwärts. Bei der Topologieoptimierung gibt man dem Algorithmus eine Ist-Geometrie vor. Dann wird das Modell in der Software in viele kleine Elemente zerlegt und simuliert. Die Simulation zeigt, welche Elemente tatsächlich Kraft aufnehmen und welche nicht. Die unnötigen Elemente werden dann automatisch entfernt und die Simulation startet erneut.

Für all das wird aber noch der Mensch benötigt und es steckt auch noch viel Arbeit darin, die Ergebnisse nachher auch tatsächlich nutzbar zu machen. Aber wir haben hier eine spannende neue Technologie an der Hand.


Grundsätzlich ist diese Art der Geometrieerstellung nur ein Teil der gesamten Entwicklung. Daher sehe ich Sie eher als ein mächtiges neues Werkzeug für den Konstrukteur und als Alternative für den Menschen.


Fairerweise sollte man auch noch erwähnen, dass die Ergebnisse des Algorithmus noch lange nicht perfekt sind. Der Mensch muss meistens das digitale Modell noch "aufräumen", bevor es auf den 3D-Drucker kommt, bzw. additiv gefertigt wird. Aber dieser Teil wird hoffentlich zeitnah wegfallen oder zumindest von der Software deutlich vereinfacht werden.


Wer sich mehr mit dem Thema beschäftigen möchte, kann mich gerne kontaktieren. Außerdem sind hier einige Schlüsselwörter für die Eigenrecherche:

Generative Design | Simulation Driven Design | Topology optimisation | Finite Element Analysis (FEA) | Design for Additive Manufacturing (DfAM) | Topologieoptimierung | Generatives Design

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