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概要
IMTはalveoのためにブロワーカプラーを最適化し、最小限の圧力損失、材料効率、流れに最適化された形状を強調しました。生成デザインとアディティブ製造を使用して、差圧は13%削減され、材料も少なくなりました。
図1: アルベオブロワーアセンブリとブロワーカプラー
背景
複雑な機械部品の開発には、効率と性能を向上させるための革新的な方法が必要です。IMTは、ブロワーカプラーを最適化するために生成デザインを活用し、差圧と内部容積を減少させることを目指し、材料使用を最小限に抑えました。すべての設計バリエーションは、最良の解決策を検証するために付加的に製造され、テストされ、元の設計と比較して差圧が13%削減されることを達成しました。この成功は、生成デザインの真の可能性は、流れを最適化した構造を可能にする付加製造を通じてのみ実現されることを強調しました。
導入
現代の医療技術機器は、性能向上と資源効率の向上に対する需要が高まっています。IMTは、子会社であるIMT Analyticsのために設計された肺シミュレーター用のブロワーカプラーを開発するように任命されました。目的は、材料を効果的に使用しながら、圧力損失と内部容積をminimizeすることでした。これは、従来のエンジニアリング手法と、コンピュータ支援設計（CAD）ソフトウェアであるAutodesk Fusion 360や、計算流体力学（CFD）ソフトウェアであるAnsys FLUENTなどのツールを使用することで達成されました。
生成デザインとは何ですか？
生成デザインは、アルゴリズムと人工知能を用いて最適化されたコンポーネントの形状を作成します。エンジニアは、流体要件や材料制約などの条件を定義し、ソフトウェアは自然の構造に触発された複数の潜在的な解決策を生成します。最適な形状は反復シミュレーションを通じて決定されます。この方法は、従来の製造では不可能な複雑な形状を生産できる積層造形と特に相性が良いです。
生成デザインによる最適化
図2: ブロワーカプラーの反復
1. 手動設計とシミュレーション
経験豊富なエンジニアがまずブロワーカプラーの従来の形状をモデル化しました。これがFLUENTでシミュレーションされ、テストされました。最初のバージョンはその後、加法製造され、シミュレーションを検証するための正確なデータを得るために正確に測定されました。
2. Fusion 360による生成的デザイン
同じタスクがFusion 360の生成設計アルゴリズムに渡されました。生成された金型もシミュレーションされ、その後、加法的に製造されて測定されました。テスト結果は、このバリアントが手動で開発されたモデルよりも性能が劣っていることを示しました。これは、不適切な入力パラメータ、例えば不正確な流体要件や材料制約が原因です。
図3: ジェネレーティブデザインによって生成されたカプラーのバリアント
パラメータの修正により、結果が改善されました。さらに、材料の使用を最適化するために格子構造が実装されました。これらの格子構造は、構造的完全性を保持しながら、重量と材料を大幅に削減します。このような設計は、流れに最適化されたコンポーネントに特に有益であり、均一な空気の流れの分布を促進します。
図4: 格子構造を使用した材料の削減
3. ファイン最適化
最終の反復では、FLUENTでメッシュモーフィングを通じて最適化されたエンジニアリング形状が特徴でした。
このバージョンは付加的に製造され、測定された結果、材料を減らしながらも同じ体積を維持し、壁の厚さを変更し、性能をさらに向上させるために格子構造を導入することで、差圧が13%減少しました。この最適化された形状は、従来の方法では作成できないような複雑で流体最適化された構造を持つため、付加的製造によってのみ達成可能でした。
最終的な反復は、エンジニアリング主導の形状にFLUENTでのメッシュモーフィングを使用した追加の最適化を組み合わせました。このプロセスでは、初期シミュレーションの結果に基づいてジオメトリを洗練させ、より効率的で効果的なデザインを実現しました。
図5: 最終デザイン
結論
生成デザインは形状の最適化において間違いなく効果的ですが、エンジニアの重要な専門知識を置き換えるものではありません。最も重要な解決策は、古典的な工学原則、高度なシミュレーション技術、そして生成デザインの決定的な組み合わせから生まれます。プロジェクトの最終段階では、私たちは自信を持って積層造形と精密測定を用いて結果を検証し、差圧を驚異的に13%削減することに成功しました。
さらに、生成デザインの全ての利点は、優れたフロー最適化ジオメトリを可能にする積層造形を通じてのみ実現されます。IMTでは、生成デザインを活用して、クライアントの複雑な課題に応える革新的なソリューションを開発することに尽力しています。