FORAnGen
Bayerischer FORschungsverbund zur Auslegung nachhaltiger Produkte mittels Generative Design
Schlagworte
Topology Optimization, Generative Design, Connection Design, Design for Additive Manufacturing, Design Methodology
Problemstellung
Durch den Einsatz des Generative Design werden Bauteile weitgehend automatisiert konstruiert. Manuell durchzuführende, zeit- und arbeitsintensive iterative Verbesserungsschleifen, wie sie für die Konstruktion komplexer technischer Produkte typisch sind, können weitgehend entfallen. Eine wichtige Voraussetzung für den Erfolg des Generative Designs ist jedoch die genaue Erfassung der Anforderungen. Denn insbesondere die auf Künstlicher Intelligenz basierende Variante des Generative Designs gleicht in ihrer Funktionsweise einer Black Box, die keine nachträglichen Änderungen der Anforderungen und gesetzten Randbedingungen zulässt.
Während die bestmögliche Kenntnis aller Bauteilanforderungen stets anzustreben ist, ist die explizite Berücksichtigung aller dieser Anforderungen im automatisierten Generative Design nach dem derzeitigen Stand der Technik in den meisten Anwendungsfällen nicht möglich und erfahrungsgemäß auch nicht sinnvoll. Ein Beispiel für eine solche Anforderung, die derzeit im Generative Design nur unzureichend berücksichtigt werden kann, ist die Forderung nach einer guten mechanischen Anbindung an das angrenzende Bauteil einschließlich einer einfachen und zuverlässigen Montierbarkeit.
Zielstellung
Eine zielführende Anforderungserfassung im Kontext des Generative Design muss daher neben der vollständigen Erfassung der Bauteilanforderungen insbesondere durch Auswahl und Priorisierung einen reduzierten Satz an Anforderungen erfassen. Auf diese Weise wird die Formulierung eines mathematischen Optimierungsproblems unterstützt, welches durch das Generative Design tatsächlich und mit gutem Ergebnis gelöst werden kann.
Darüber hinaus soll die Frage beantwortet werden, wie optimale, montage- und fertigungsgerechte Verbindungen erzeugt werden können.
Projektpartner
Audi AG, STÖGER AUTOMATION GmbH, ZF Friedrichshafen AG, Universität Bayreuth, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik
Projektförderer
Bayerische Forschungsstiftung
Laufzeit
10/2024 - 09/2027