{"id":58716,"date":"2024-09-19T00:01:08","date_gmt":"2024-09-18T22:01:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/?p=58716"},"modified":"2024-09-18T15:10:49","modified_gmt":"2024-09-18T13:10:49","slug":"topologieoptimierung-vs-generatives-design-190920241","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/topologieoptimierung-vs-generatives-design-190920241\/","title":{"rendered":"Topologieoptimierung vs Generatives Design: Welche Designoptimierung w\u00e4hlen?"},"content":{"rendered":"

Die Produktion soll immer schneller erfolgen, die Teile immer h\u00f6heren Anspr\u00fcchen gerecht werden und unsere aktuellen Errungenschaften weiter \u00fcbertrumpft werden. Daf\u00fcr ist es unerl\u00e4sslich, dass die gefertigten Produkte auf eine Art und Weise optimiert werden, um noch mehr Leistung zu erbringen. H\u00e4ufig bedeutet dies, dass das Gewicht der Teile reduziert werden muss und gleichzeitig mehr Robustheit und Leistungsf\u00e4higkeit angestrebt wird. Und diese weniger-ist-mehr-Gleichung f\u00e4ngt bereits beim Design<\/a> an! Wenngleich Konstrukteure bem\u00fcht sind, die Entw\u00fcrfe in diese Richtung zu bearbeiten, bringen neue Technologien wie K\u00fcnstliche Intelligenz und <\/span>Machine Learning<\/span><\/i> neue M\u00f6glichkeiten ins Spiel, wie das bei der Topologieoptimierung und dem Generativen Design<\/strong> der Fall ist. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Topologieoptimierung und Generatives Design sind zwei Ans\u00e4tze, die mithilfe von Computer-gest\u00fctzten Berechnungen Designs so optimieren, dass diese einerseits die volle Leistung bringen, andererseits in der Produktion Kosten und Ressourcen gespart werden k\u00f6nnen, um nur einige Anreize zu nennen<\/span>.<\/span> Wenngleich beide Verfahren \u00e4hnliche Ziele verfolgen, d\u00fcrfen sie nicht miteinander gleichgesetzt oder verwechselt werden. Im Folgenden er\u00f6rtern wir, was man unter Topologieoptimierung und Generativem Design versteht, gehen auf die Vorteile, Herausforderungen, konkrete Anwendungsfelder- und Beispiele ein und erl\u00e4utern ihren Nutzen in Kombination mit dem 3D-Druck<\/a>.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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(Bild: Mensch und Maschine)<\/p><\/div>\n

Mit Topologieoptimierung und Generativem Design schneller zum besten Design<\/h3>\n

An sich ist die <\/span>Topologieoptimierung <\/span><\/b>keine neue Methode und wird schon seit den fr\u00fchen 1990er-Jahren genutzt, um 3D-Modelle von Bauteilen so zu optimieren, dass die grundlegenden Funktionen beibehalten werden und dennoch redundantes Material gespart werden kann, wo das Teil keine Lasten tragen muss. Bei der Topologieoptimierung<\/a> steht am Anfang immer ein vom Menschen erstelltes Design, das so angepasst werden soll, dass trotz Einsparungen keine Leistungseinbu\u00dfen zu verzeichnen sind. Dazu ist es allerdings n\u00f6tig, bestimmte Rahmenbedingungen festzulegen, zum Beispiel dass einwirkende Kr\u00e4fte ber\u00fccksichtigt werden und gesch\u00fctzte Zonen festgelegt werden. Computerbasierte Algorithmen erstellen dann ein Netzmodell, das im Zuge der FEA (Finite Element Analysis) auf seine strukturelle Integrit\u00e4t gepr\u00fcft werden muss. Das Ergebnis muss dann von einem CAD<\/a>-Ingenieur gepr\u00fcft und gegebenenfalls angepasst werden. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>

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W\u00e4hrend dem endg\u00fcltigen Design nach der Topologieoptimierung immer ein vorher erstelltes Konzept vorangeht, das verbessert werden soll (meist im Hinblick auf Material und Gewicht), kommt das <\/span>Generative Design<\/span><\/b> ohne Grunddesign aus. Hier liegt bereits ein markanter Unterschied. Beim Generativen Design<\/a> werden anhand von festgelegten \u201cConstraints\u201d (Bedingungen) beliebig viele neue Designs erstellt, um die vielz\u00e4hligen M\u00f6glichkeiten zu erforschen. Solche Bedingungen k\u00f6nnen Sperrfl\u00e4chen sein, das verwendete Material, das gew\u00e4hlte Fertigungsverfahren, die Kosten etc. Durch K\u00fcnstliche Intelligenz werden dann unterschiedliche Designm\u00f6glichkeiten konzipiert, die den zuvor festgelegten Parametern entsprechen. Wichtig zu erw\u00e4hnen ist, dass Generatives Design nicht auf Anhieb eine optimale L\u00f6sung garantiert,<\/span>\u00a0sondern m\u00f6gliche Kompromisse zwischen den festgelegten Zielen (wie Gewicht, Materialverbrauch und Kosten) untersucht und mehrere Optionen auf der Grundlage der Pr\u00e4ferenzen des Benutzers anbietet. <\/span>Es sind dann – wie bei der Topologieoptimierung auch – Ingenieure n\u00f6tig, die diese Bedingungen im ersten Schritt festlegen und abschlie\u00dfend aus den unz\u00e4hligen Designm\u00f6glichkeiten das finale Design ausw\u00e4hlen.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Der Vergleich von Topologieoptimierung und Generativem Design. (Bild: Mensch und Maschine)<\/p><\/div>\n

Beide L\u00f6sungen unterst\u00fctzten die Produktentwicklung mithilfe von computergest\u00fctzten Mechanismen und erstellen Designs, die im Hinblick auf Leichtbau, Kostenreduktion und Materialeinsparung etc. bei gleichbleibender oder sogar verbesserter Bauteilqualit\u00e4t optimiert sind. Hinzuzuf\u00fcgen ist auch, dass die vorgeschlagenen Entw\u00fcrfe sich immer an Vorkommnissen in der Natur orientieren und \u00c4hnlichkeiten mit Knochenstrukturen, Bienenst\u00f6cken, Korallen etc. aufweisen.\u00a0W\u00e4hrend die Topologieoptimierung in einem einzigen finalen Design resultiert, zeigt Generatives Design aber mehrere M\u00f6glichkeiten auf \u2013 je nach festgelegten <\/span>Constraints<\/span><\/i>.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Sowohl Topologieoptimierung als auch Generatives Design f\u00fchren daher auf unterschiedliche Weise zur Erstellung eines optimalen Designs, m\u00f6glicherweise stellen die Designs aber die anschlie\u00dfende Produktionsphase vor Herausforderungen. Nicht jedes Fertigungsverfahren ist in der Lage, komplexe Designs mit verschr\u00e4nkten Geometrien, \u00dcberh\u00e4ngen und variierenden Wandst\u00e4rken zu realisieren, die mitunter im Rahmen der Optimierungen vorgeschlagen werden.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Aus diesem Grund lassen sich die Potentiale von Topologieoptimierung und Generativem Design besonders gut in Kombination mit dem 3D-Druck ausspielen. Zum einen, da beide L\u00f6sungen Designs generieren, die mit traditionellen Verfahren gar nicht oder nur schwer umsetzbar w\u00e4ren, zum anderen, weil die Designs entsprechend der Fertigungsmethode generiert werden k\u00f6nnen. Beim Generativen Design kann so von Anfang festgelegt werden, dass das Teil additiv gefertigt wird und die Software wird diese Bedingung ber\u00fccksichtigen und deshalb nur L\u00f6sungen generieren, die per 3D-Drucktechnologie<\/a> umsetzbar sind. Bei der Topologieoptimierung ist das nicht der Fall. Ein CAD-Ingenieur muss das generierte Design pr\u00fcfen und eventuell entsprechend der Fertigungsmethode verfeinern. Wird das Bauteil beispielsweise per 3D-Druck gefertigt, fallen je nach Verfahren eventuell St\u00fctzstrukturen<\/a> an. Der Konstrukteur muss dann festlegen, wo und wie diese angebracht werden k\u00f6nnen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Die Darstellung eines Teils, welches mittels Generativem Design optimiert wurde und anschlie\u00dfend 3D-gedruckt werden kann. (Bild: Siemens PLM)<\/p><\/div>\n

Vorteile und Limits<\/h3>\n

Zu den Vorteilen beider Methoden z\u00e4hlt, dass Designs hinsichtlich der festgelegten Parameter mithilfe von Algorithmen bzw. K\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> optimiert werden. Somit k\u00f6nnen Zeit, Material und dadurch Kosten gespart werden. Durch Generatives Design k\u00f6nnen etwa hunderte oder gar tausende Designoptionen erstellt und miteinander verglichen werden, ohne dass dabei viel Zeit verschwendet wird. Simulationen und Tests sind bereits Teil des Designprozesses, wodurch keine teuren Nachbesserungen anfallen. Der Kostenpunkt kann im Generativen Design au\u00dferdem als Bedingung festgelegt werden, wohingegen die Topologieoptimierung eines Bauteilkonzepts keinerlei Kosten-Insights gibt.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die zahlreichen Designm\u00f6glichkeiten im Generativen Design k\u00f6nnen ein Vorteil sein, um vielf\u00e4ltige L\u00f6sungswege aufzuzeigen. Bei der Topologieoptimierung steht am Ende nur ein Enddesign. Hier muss der Ingenieur noch nachbessern und pr\u00fcfen, w\u00e4hrend er bei der Nutzung von Generativem Design sein Know-how anwendet, um eine Auswahl zu treffen. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass die Designs am Ende des Generativen Designprozesses in einer CAD-Datei vorliegen, die als STEP-Datei<\/a> exportiert werden kann, um beispielsweise das Bauteil additiv zu fertigen und die Weiterf\u00fchrung in der Prozesskette zu vereinfachen. Das durch Topologieoptimierung erhaltene Modell muss erst in eine CAD-Datei umgewandelt werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Obwohl beide Computer-gest\u00fctzten Designl\u00f6sungen zahlreiche positive Anreize bereithalten, sind sie auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Einerseits sind die Software<\/a>-L\u00f6sungen f\u00fcr Generatives Design und Topologieoptimierung sehr teuer und mit hohen Kosten verbunden, andererseits ben\u00f6tigt die richtige und effiziente Bedienung auch Fachwissen. Topologieoptimierung ist bereits eine bew\u00e4hrte Methode und viele gro\u00dfen Unternehmen haben sich \u00fcber die Jahre hinweg damit vertraut gemacht. Sie haben Kosten und Zeit investiert, damit sich ihre Ingenieure mit topologischer Optimierung auseinandersetzen. Generatives Design hingegen ist erst im Zuge der letzten Jahre m\u00f6glich und popul\u00e4r geworden. Auch wenn dadurch mehr L\u00f6sungswege aufgezeigt werden k\u00f6nnen, sind Softwares f\u00fcr Generatives Design<\/a> teurer, was dazu f\u00fchrt, dass sie f\u00fcr viele Unternehmen keine Alternative sind. Sie gehen auf bew\u00e4hrten Pfaden, denn auch Topologieoptimierung bringt sie zum Ziel.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Topologieoptimierung wird vor allem genutzt, um das Gewicht eines Teils zu verbessern. (Bild: Formlabs)<\/p><\/div>\n

F\u00fcr beide Prozesse gilt, dass sie nicht ohne CAD-Designer und deren Fachwissen auskommen, wobei diese bei der Topologieoptimierung st\u00e4rker involviert sind. In beiden F\u00e4llen m\u00fcssen sie sich mit Materialeigenschaften und Fertigungstechnologie auseinandersetzen und die Designs im Hinblick auf ihre Machbarkeit analysieren. Auch die Endnutzung muss im Designprozess mitgedacht werden. Die von der KI-erstellten Designs entsprechen zwar den funktionell optimalsten, sind aber oftmals nicht sehr sch\u00f6n. Die Designer m\u00fcssen gegebenenfalls im Hinblick auf die \u00c4sthetik, aber auch auf Haptik, Akustik und Geruch nachjustieren, denn f\u00fcr die Endnutzer des Produkts sind diese sensorischen Reize entscheidend. Wird beispielsweise eine Autot\u00fcr durch Topologieoptimierung und Generatives Design erstellt, soll diese nicht nur leicht, kosteng\u00fcnstig und materialschonend hergestellt werden; sie soll auch in das Design des Autos integriert werden k\u00f6nnen, optisch ansprechend sein und wie eine Autot\u00fcr klingen und sich so anf\u00fchlen, um beim Kunden Erfolg zu haben. Gerade bei diesen sensorischen Punkten sto\u00dfen Topologieoptimierung und Generatives Design an ihre Grenzen und k\u00f6nnen den Menschen im Designprozess (noch) nicht ersetzen. Trotzdem er\u00f6ffnen beide Designl\u00f6sungen ein breites Spektrum an M\u00f6glichkeiten in zahlreichen Anwendungen. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Anwendungen<\/h3>\n

Obwohl sich die vielf\u00e4ltigen Anwendungsbereiche oft \u00fcberschneiden, unterscheiden sich die Methoden in deren Herangehensweisen und Einsatzm\u00f6glichkeiten.<\/span> Die Topologieoptimierung arbeitet stets innerhalb der definierten Grenzen, indem sie Material aus einer vorgegebenen Grundform entfernt und dabei FEA-Simulationen durchf\u00fchrt, um die Leistungsf\u00e4higkeit zu steigern. Im Gegensatz dazu geht Generatives Design einen Schritt weiter. Es nutzt Algorithmen, um neue und kreative L\u00f6sungen zu entwickeln, die nicht nur die Materialverteilung optimieren, sondern auch den Designraum erweitern<\/span>. Die Topologieoptimierung und das Generatives Design werden in denselben Branchen eingesetzt, in denen die physikalischen Eigenschaften eines Bauteils entscheidend sind, wie beispielsweise in der Luft-und Raumfahrt<\/a> oder im Automobilbau<\/a>, aber auch in kreativen Branchen und der Architektur.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Die Trennwand des Airbus A320, die mittels Generativem Design entwickelt wurde. (Bild: Autodesk)<\/p><\/div>\n

In der Luft- und Raumfahrt erm\u00f6glicht die Topologieoptimierung die Verbesserung bestehender Designs, um leichtere Flugzeugstrukturen herzustellen, wie beispielsweise bei Verst\u00e4rkungsrippen, was wiederum den Treibstoffverbrauch reduziert. Ein Beispiel ist die Arbeit von Andreas Bastian, der Flugzeugsitze entwarf, die 54 % leichter sind und somit eine erhebliche Gewichtsreduzierung f\u00fcr das gesamte Flugzeug erm\u00f6glichen. Aber a<\/span>uch das Generative Design<\/span> wird<\/span> von Unternehmen wie Airbus genutzt, um stabilere Bauteile und kreative Komponenten zu erstellen. Ein bekanntes Beispiel ist die Trennwand f\u00fcr den Airbus A320, die nach dem Vorbild nat\u00fcrlicher Wachstumsprozesse hergestellt wurde.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

In der Automobilindustrie tr\u00e4gt die Topologieoptimierung zur Entwicklung von Fahrzeugen bei, die sowohl leicht als auch stabil und sicher sind, indem bestehende Designs durch Gewichtsreduktion verbessert werden. Das Radaufh\u00e4ngersystem f\u00fcr Fiat Chrysler konnte so durch die Integration von \u00fcber zw\u00f6lf verschiedenen Komponenten in einem einzigen Bauteil um 36 % leichter gemacht werden. Generatives Design findet ebenfalls Anwendung in der Optimierung von Fahrzeugkomponenten, indem es neue L\u00f6sungsans\u00e4tze schafft. Dadurch k\u00f6nnen Unternehmen die Leistung ihrer Produkte steigern und den wachsenden Anforderungen an den Umweltschutz gerecht werden. Bugatti nutzte beispielsweise eine Generative Design Software, um das Fl\u00fcgelsteuerungssystem f\u00fcr den Chiron<\/a> zu entwickeln, was zu einer optimierten Baugruppe mit einer Gewichtsreduzierung von \u00fcber 50 % f\u00fchrte. Aber auch Porsche<\/a> hat<\/span> bei der Fertigung eines innovativen Kolbens f\u00fcr den Hochleistungsmotor der 911 GT2 RS auf das Generative Design zur\u00fcckgegriffen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Ein Fahrzeugdesign, das mit Generativem Design entwickelt wurde. Deutlich wird hier vor allem die \u00c4hnlichkeit mit Knochenstrukturen und zuk\u00fcnftig k\u00f6nnten optimierte Fahrzeuge diesem \u00e4hneln.<\/span> (Bild: Siemens)<\/p><\/div>\n

Auch im medizinischen Bereich<\/a> spielen sowohl die Topologieoptimierung als auch das Generative Design eine entscheidende Rolle. Ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung von Topologieoptimierung sind ma\u00dfgeschneiderte Implantate von NuVasive, die durch Gitterstrukturen Gewicht einsparen, ohne an Stabilit\u00e4t einzub\u00fc\u00dfen. Im Vergleich dazu erm\u00f6glicht das Generative Design besonders im Bereich der Osseointegration fortschrittliche L\u00f6sungen, bei denen Implantate so gestaltet werden, dass ihre Struktur der des nat\u00fcrlichen Knochens \u00e4hnelt. Dies f\u00f6rdert das Anwachsen von neuem Knochengewebe auf dem 3D-gedruckten Implantat<\/a>, was die langfristige Stabilit\u00e4t verbessert. W\u00e4hrend die Topologieoptimierung im medizinischen Bereich oft auf Effizienz und Gewichtseinsparung abzielt, liegt der Fokus beim Generativen Design auf der optimalen Anpassung an die individuelle Anatomie des Patienten, vor allem bei der Herstellung patientenspezifischer Prothesen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Au\u00dferdem wird Generatives Design in der Architektur<\/a> und im Bauwesen<\/a> genutzt, um neuartige und funktionale Konzepte f\u00fcr R\u00e4ume zu gestalten, die gleichzeitig L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Designprobleme bieten. Auch die Topologieoptimierung wird zunehmend in der Architektur eingesetzt, um bestehende Bauformen zu verbessern und die Tragf\u00e4higkeit zu erh\u00f6hen. Beide Methoden erm\u00f6glichen es Architekten, in der Entwurfsphase effizientere Strukturen zu gestalten, wobei sie sich oft von nat\u00fcrlichen Strukturen inspirieren lassen. Ein Beispiel hierf\u00fcr ist die Br\u00fccke des Robotik-Unternehmens MX3D<\/a>, die mithilfe von Generativem Design von 3D-Robotern \u00fcber einem Kanal in Amsterdam errichtet wurde.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

In der Mode<\/a>– und Schmuckindustrie wird haupts\u00e4chlich Generatives Design verwendet, da der Fokus weniger auf der Optimierung von Faktoren wie Gewicht liegt, sondern vielmehr auf der Erschaffung kreativer und au\u00dfergew\u00f6hnlicher Formen. Ein Beispiel ist die Designerin Julia K\u00f6rner<\/a>, die f\u00fcr den Blockbuster Black Panther innovative 3D-gedruckte Kost\u00fcme<\/a> kreierte. Auch Anouk Wipprecht nutzt Generatives Design, wie etwa beim ScreenDress<\/a>, das anschlie\u00dfend durch die MultiJet Fusion-Technologie realisiert wurde. Hier geht es vor allem darum, die Grenzen traditioneller Mode zu erweitern und durch digitale Designprozesse neuartige, \u00e4sthetische Strukturen zu schaffen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Links das Kleid von Anouk Wipprecht und rechts ein Design von Julia K\u00f6rner. (Bilder: Anouk Wipprecht, Julia K\u00f6rner)<\/p><\/div>\n

Dar\u00fcber hinaus wird Generatives Design in der Sport<\/a>– und Konsumg\u00fcterindustrie f\u00fcr die Produktion von leistungsf\u00e4higen und kosteng\u00fcnstigen Produkten angewendet. Beschleunigt wird der Entwicklungsprozess durch den Einsatz von KI-gest\u00fctzten Algorithmen, die diverse Designvarianten generieren. Ein Beispiel ist der von Under Armour entwickelte Sportschuh Architech<\/a>, welcher mittels Generativem Design und in Zusammenarbeit mit Autodesk produziert wurde.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Software und Anbieter<\/h3>\n

Um Topologieoptimierung und Generatives Design wirkungsvoll zu nutzen, sind spezialisierte Softwarel\u00f6sungen erforderlich. F\u00fcr die Topologieoptimierung sind Tools<\/a> wie 3DXpert von Oqton ideal, besonders f\u00fcr Implantate und komplexe Geometrien. Aber auch Altair Inspire eignet sich hervorragend f\u00fcr Anwendungen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie. Ansys Discovery und Netfabb bieten ebenfalls Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Topologieoptimierung, um stabile 3D-Drucke zu gew\u00e4hrleisten. Netfabb<\/a> verf\u00fcgt au\u00dferdem \u00fcber eine kostenlose Testversion, ansonsten liegt der Preis bei 5.300 Euro f\u00fcr ein Jahr oder 15.895 f\u00fcr drei Jahre. Eine weitere Softwarel\u00f6sung ist CogniCAD von ParaMatters, eine Cloud-Plattform, die Topologieoptimierung mit Generativem Design kombiniert und auf komplexe 3D-Konstruktionen spezialisiert ist. Um CogniCAD zu nutzen, k\u00f6nnen Sie Token erwerben, wobei die Preise der Token von 14,90 Dollar bis zu 5,90 Dollar variieren, je nachdem, f\u00fcr welche Version der Software Sie sich entscheiden. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Z88Arion\u00ae ist eine kostenlose Software<\/a>, die \u00fcber drei Optimierungsalgorithmen f\u00fcr die Topologieoptimierung verf\u00fcgt. Siemens NX-12<\/span> hingegen hebt sich durch die Integration von Topologieoptimierung auf Basis konvergenter Modellierungstechnologie hervor, die eine einwandfreie 3D-Modellierung<\/a> erm\u00f6glicht und zu leichteren, aber robusten Bauteilen f\u00fchrt. Die Software eignet sich sowohl f\u00fcr Generatives Design als auch f\u00fcr Topologieoptimierung.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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nTpology ist eine Software, die sich f\u00fcr Generatives Design eignet. (nTopology)<\/p><\/div>\n

F\u00fcr Generatives Design bietet nTopology<\/a> mit nTop eine leistungsf\u00e4hige Software, die generative Werkzeuge f\u00fcr individuelle Anforderungen bereitstellt. Fusion 360<\/a> von Autodesk ist ebenfalls eine gute Wahl, mit Funktionen wie Skizzen, Oberfl\u00e4chenmodellierung und Rendering und kann f\u00fcr Topologieoptimierung sowie Generatives Design verwendet werden. Die Nutzung der Tools f\u00fcr topologische Optimierung ist in Fusion 360 kostenlos, sollten Sie jedoch den vollen Arbeitsumfang von Fusion 360 inklusive Funktionen f\u00fcr Generatives Design verwenden wollen, dann liegt der Preis bei 680 Dollar pro Jahr oder 85 Dollar pro Monat. Weitere Softwares sind Creo<\/a> Parametric und Creo Generative Design, welche Cloud-Technologien nutzen, um optimierte Designkonzepte zu erstellen und kosteneffiziente Designs schnell umzusetzen. Eine andere Softwarel\u00f6sung ist MSC Apex Generative Design von Hexagon, die sich f\u00fcr die Herstellung detaillierter und komplizierter Strukturen eignet.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Die richtige Software ist der entscheidende Partner, um seine Vorhaben mit Topologieoptimierung und Generativem Design umzusetzen. Tendenziell sind L\u00f6sungen f\u00fcr Generatives Design auf dem aktuellen Markt teurer als solche f\u00fcr Topologieoptimierung. Je nach Budget und Zielen l\u00e4sst sich auf dem stets wachsenden Markt allerdings bestimmt das Richtige finden. Ingenieure sind aber in jedem Fall dazu angehalten, sich in die Software einzulernen, da diese unterschiedlich intuitiv ausfallen. Die Expertise ist entscheidend, um die Designvorteile der topologischen Optimierung und des Generativen Designs optimal auszuspielen. Unten finden Sie eine Tabelle, die die wichtigsten Merkmale gegen\u00fcberstellt.. <\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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Haben Sie bereits Erfahrung mit der Nutzung von Tools zur Topologieoptimierung oder Generativem Design? Lassen Sie uns dazu einen Kommentar da, oder teilen Sie es uns auf Facebook<\/a>\u00a0oder\u00a0LinkedIN<\/a>\u00a0mit. M\u00f6chten Sie au\u00dferdem eine Zusammenfassung der wichtigsten Neuigkeiten im 3D-Druck und der additiven Fertigung direkt und bequem in Ihr Postfach erhalten? Dann registrieren Sie sich jetzt f\u00fcr unseren\u00a0w\u00f6chentlichen Newsletter<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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