ジェネレーティブデザイン (Generative Design)
ジェネレーティブデザインは、エンジニアやデザイナーが設定した様々な条件（荷重、制約、材料、製造方法など）に基づき、コンピューターが複数の設計候補を自動的に生成する手法です。
「Generative」という言葉が示すように、人間がゼロから形状を考えるのではなく、コンピューターが「生成」することが最大の特徴です。
このアプローチでは、最適化アルゴリズムや機械学習モデル・AIが活用され、従来の設計では思いつかないような、革新的で高効率な形状が生み出されることがあります。特に、軽量化や高強度化、部品点数の削減といった目標に対して威力を発揮します。
CAEとジェネレーティブデザインの関係
ジェネレーティブデザインはCAEと密接に連携することで真価を発揮します。
生成された多数の設計候補は、強度解析、熱解析、流体解析などのシミュレーションによる性能評価が行われます。これにより、設定されたエンジニアリング要件を満たす、あるいはそれを上回る最適な設計案を絞り込むことができます。
従来の設計プロセスでは、設計者が一つの形状を考案し、その都度CAEで検証する試行錯誤が必要でした。
しかし、ジェネレーティブデザインでは、コンピューターが多様な設計案を並行して生成・評価するため、設計の探索範囲が飛躍的に広がり、より短時間で最適な設計解にたどり着く可能性が高まります。CAEは、この生成された設計案の「性能評価」という重要な役割を担います。
ジェネレーティブデザインにおけるCAEデータサイエンスの役割
ジェネレーティブデザインのプロセスにおいて、膨大な数の設計候補の生成とCAEによる評価は、計算コストが非常に大きくなるため、ここでCAEデータサイエンスとCAEサロゲートモデルが重要な役割を果たします。
CAEデータサイエンスでは、過去のCAE解析で得られたデータや、ジェネレーティブデザインの過程で生成された設計データなどを収集・分析し、設計と性能の関係性をデータに基づいて理解していきます。
サロゲートモデルを活用した効率化
CAEサロゲートモデルを活用することで、生成された設計候補全てに詳細なCAE解析を行うのではなく、まずサロゲートモデルで高速に性能を予測し、有望な設計案に絞ってから詳細なCAE解析を行うという効率的なプロセスが可能になります。これにより、設計の繰り返しにかかる時間を大幅に短縮し、より多くの設計案を検討することが可能になります。