最近，数字连接、先进的机器分析、高性能计算、互联网络物理系统、复杂的新材料和新的制造能力等方面的变化正在改变世界各地的制造业。设计技术必须结合这些进步，以充分利用计算科学、现代材料和制造技术的融合所带来的产品复杂性。否则，我们将只剩下混合制造技术，例如，允许添加和减法工艺无缝组合，但很少有设计能够利用(并由这些功能实现)这些功能。高效和有效地利用材料和制造技术的非线性转换带来的巨大设计空间复杂性是产品设计创新的关键。
至少，我们必须能够在计算机上表示我们可以制造的东西，例如使用增材制造从高分辨率CT扫描获得的人骨的详细表示，或者在多个长度尺度上分布在高度详细的(ir)规则飞机结构上的轻质复合材料和分级材料。为了创新地设计(或重新设计)这些部件和组件，产品设计师必须在设计过程的初始阶段做出关键的权衡。但人类不可能思考这种材料和结构复杂性的组合，因此设计软件必须包括人工智能作为解决问题的团队伙伴。我们相信，将高度复杂结构的3D表示与人工智能、基于模型的推理和数据驱动的决策结合起来，是实现下一代设计软件系统所需的基本创新。
标准的计算机辅助设计和计算机辅助制造(CAD/CAM)软件和产品生命周期管理(PLM)系统对于描述传统的设计几何和材料仍然非常有用。但是，当制造商依赖于老化的遗留工具和材料时，他们可能会被迫对设计进行过于狭隘的思考(特别是考虑到今天的设计自由)，从而限制了他们的创新能力。软件工具如果不能满足硬件、系统和过程复杂性不断升级的要求，最终会将制造商限制在过时的模型中。在未来，设计表示将是混合的，将复杂的几何信息与材料物理、设计优化、规划/搜索和机器学习融合在一起。这种设计方法将迫使和促进从普通汽车零部件到航空航天发动机等广泛产品的创新。作为2017年麦肯锡的报告已经在使用的增材制造技术为制造商在设计、工程、制造和服务过程中采用它们带来了显著的好处和长期的优势。想象一下，如果我们设计产品的能力真的突破了制造技术的极限，我们能做什么。
缩小设计差距
利用新材料和制造方法的浪潮来实现今天无法想象的设计，需要协调一致的努力，这超出了任何一个设计师或制造商的能力范围。为此，研究人员在帕洛阿尔托研究中心施乐公司(PARC)正在与美国国防高级研究计划局(DARPA)领导的一个小组合作，重新思考CAD/CAM/CAE技术的基础。目标是使产品设计师能够创造新颖的设计，利用增材制造和混合制造所实现的几何和材料复杂性。DARPA的变革性设计(TRADES)研究项目正在开发技术，以促进复杂多材料物体的创建，优化多个设计目标，并强调制造技术的局限性。
PARC在TRADES项目下建立的平台的目的是简化生产过程，从最初的实物模型到最终的部件生产。它经过预编程，可与一系列材料和复合材料一起工作，并具有用于增材和混合制造的特定工具。这些程序可以自动优化形状和材料布局，以及物体的一些设计参数，并确定制造的最佳设置。这种突破性的方法对于具有数十亿个几何属性的物体的智能制造至关重要，例如喷气发动机或燃气轮机。图1和图2展示了帕洛阿尔托研究中心在多材料设计优化和高分辨率多长度尺度表示方面的创新方法。
图1:用多种材料重新设计了承载敏感货物的支架。展示了三种可能的设计，其中原始支架的质量减少了95%，同时通过使用非平凡的材料分布保留了关键特征。每种颜色代表一种不同的材料类型。三种材料的设计被制作在最右边。
图2:股骨表示、剖面图和特写。没有其他设计软件可以在这种分辨率下表示多种材料的设计，而每个模型不需要很多gb(如果不是tb的话)。医疗、航空航天和汽车行业的应用程序可以通过这种表示形式实现。
混合未来:先进制造模式、材料和工艺
正如我们所设想的那样，未来的制造业将由人工智能支持，混合设计表示、混合工艺和混合材料。混合制造方法将结合减法和增材制造技术，结合广泛使用的3D打印和设计工具。
为了大幅提高效率，我们应该充分利用加法和减法制造的最佳方面——每种方法都有一定的优点和缺点。例如，混合规划器可以添加地制造新的产品功能。在打印设计时，可能需要一些支撑结构来促进这一过程。之后，AI引擎可以自动指示系统减去这些支撑结构，而不会引入太多复杂性。换句话说，人工智能规划者可以要求添加工艺故意添加多余的材料，知道未来的减法工艺将删除这些材料，这是一种新颖的方法，可能是使设计可行的关键。进一步说，AI引擎可以为集成这两种技术的机器自动构建交错的加法和减法过程(如图3所示)。
图3:马扎克Integrex i-400AM上交错的加法和减法制造操作
我们对采用混合材料也有类似的期望。例如，要使用现有的系统创建材料的复合层，每一层都必须单独设计，然后缝合在一起。这种复杂性需要广泛的设计和制造计划，从而推高了成本;PLM软件不能容纳它。相比之下，3D打印系统现在正朝着制造平滑梯度材料属性的能力发展，从硬材料到软材料。
图4显示了分级材料的示例，该材料允许在整个部件中连续转换材料性能。PARC的数字梯度材料制造技术是革命性的，因为它可以对材料成分进行体素级控制，能够在复杂物体中生产和优化数字梯度。
制造商开始在先进的设计、建模和生产中利用云计算、gpu和更快的cpu所提供的超强计算能力。例如，使用我们为DARPA开发的表示和渲染技术，材料科学家现在可以渲染患者股骨的高分辨率CAT扫描(图2)，用于交互设计。3D打印机可以复制特定骨骼结构的分辨率，从而精确地制造它。帕洛阿尔托研究中心正在努力开发在如此精确的细节水平上表示和设计混合材料所需的能力;同样，PLM软件也不能胜任这项任务。
我们如何设计未来?
采用人工智能规划工具和基于模型的推理系统将激发一波新的思维。如今，没有一个传统的计算机辅助设计系统可以自动确定如何建立工具平台，并将几何图形与基于模型的人工智能和规划连接起来。未来的制造系统将采用不同的3D几何图形，为使用现有工具创建具有成本效益的设计提供广泛的选择。
为了实现先进制造的成功，我们正在努力提高工程师的专业知识，让我们的工具表示、计划和管理复杂的、分级的几何形状和材料的多个长度尺度。要有效地做到这一点，需要将材料和制造的不确定性纳入所有功能部件的物理分析中。
世界各地的公司(和国家)都在为一个大胆的制造业新时代做准备。随着产品、工艺和材料变得越来越复杂，设计和制造决策需要在产品生命周期的早期解决，并得到更智能系统的支持。每一步都有更多的选择，每一个制造决策都变得更加复杂，对成本、效率和质量的影响也更大。随着人工智能和材料物理学的进步融合在一起，我们将能够在产品设计的每个阶段都建立更多的可视性和创新，结果有望比科幻小说更令人兴奋。
了下:3D打印•增材制造•立体平版印刷，法兰•支架•支架•支架，产品设计
