論文の概要: Deep Generative Design for Mass Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12098v1
• Date: Sat, 16 Mar 2024 01:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:51:33.907972
• Title: Deep Generative Design for Mass Production
• Title（参考訳）: 大量生産のための深部生成設計
• Authors: Jihoon Kim, Yongmin Kwon, Namwoo Kang,
• Abstract要約: 本稿では, ダイカストおよび射出成形に関連する制約をジェネレーティブ・デザインに組み込むことにより, 製造可能性の懸念に対処する革新的な枠組みを導入する。 この方法は複雑な3次元幾何学を製造可能なプロファイルに単純化し、製造不可能なオーバーハングのような実現不可能な特徴を除去する。 従来の3次元形状生成法よりも効率的な2次元生成モデルを採用することで、このアプローチをさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.60251862841578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative Design (GD) has evolved as a transformative design approach, employing advanced algorithms and AI to create diverse and innovative solutions beyond traditional constraints. Despite its success, GD faces significant challenges regarding the manufacturability of complex designs, often necessitating extensive manual modifications due to limitations in standard manufacturing processes and the reliance on additive manufacturing, which is not ideal for mass production. Our research introduces an innovative framework addressing these manufacturability concerns by integrating constraints pertinent to die casting and injection molding into GD, through the utilization of 2D depth images. This method simplifies intricate 3D geometries into manufacturable profiles, removing unfeasible features such as non-manufacturable overhangs and allowing for the direct consideration of essential manufacturing aspects like thickness and rib design. Consequently, designs previously unsuitable for mass production are transformed into viable solutions. We further enhance this approach by adopting an advanced 2D generative model, which offer a more efficient alternative to traditional 3D shape generation methods. Our results substantiate the efficacy of this framework, demonstrating the production of innovative, and, importantly, manufacturable designs. This shift towards integrating practical manufacturing considerations into GD represents a pivotal advancement, transitioning from purely inspirational concepts to actionable, production-ready solutions. Our findings underscore usefulness and potential of GD for broader industry adoption, marking a significant step forward in aligning GD with the demands of manufacturing challenges.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブデザイン(GD)は、進化的デザインアプローチとして進化し、従来の制約を超えた多様な革新的なソリューションを作成するために高度なアルゴリズムとAIを使用している。 その成功にもかかわらず、GDは複雑なデザインの製造可能性に関する重大な課題に直面しており、しばしば標準的な製造プロセスの制限と大量生産には適さない添加物製造への依存のために広範囲な手作業による修正を必要としている。 本研究は, ダイカストおよび射出成形に関連する制約を2次元深度画像を用いてGDに組み込むことにより, これらの製造可能性に対処する革新的な枠組みを提案する。 この方法は、複雑な3次元幾何学を製造可能なプロファイルに単純化し、製造不可能なオーバーハングのような実現不可能な特徴を除去し、厚みやリブ設計などの本質的な製造面を直接考慮できるようにする。 その結果、以前は大量生産には適さない設計が実現可能なソリューションに変換される。 従来の3次元形状生成法よりも効率的な2次元生成モデルを採用することで、このアプローチをさらに強化する。 本研究は, この枠組みの有効性を実証し, 革新的かつ重要な, 製造可能な設計の創出を実証するものである。 実用的な製造上の考慮事項をGDに統合するこのシフトは、純粋にインスピレーションを受けた概念から、実行可能な生産可能なソリューションへと移行する、重要な進歩を示している。 本研究は,GDと製造課題との整合性向上に向けた大きな一歩として,より広範な産業導入に向けたGDの有用性と可能性を明らかにした。

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