Diseño Generativo Realimentado (DGR) como soporte en los procesos de creación de productos

Abstract

El presente trabajo de maestría se presenta como una metodología de diseño generativo realimentado para la creación de producto. Esta metodología se plantea considerando la integración de tecnología actual como lo es el diseño paramétrico en el software CAD y la propuesta de un ecosistema discreto de nube de puntos. Se usa conceptos de técnicas de optimización multiobjetivo para la exploración y explotación de un espacio, al generar un conjunto de soluciones que satisfacen los objetivos del nuevo producto. Se propone un desarrollo de modelamiento basado en estructuras de datos, específicamente grafos direccionales. Los grafos direccionales contienen en su nodos la información necesaria para operar sus entradas y generar valores de salida, que a su vez serán usados por otro nodo para operar y obtener otras salidas. Este proceso secuencial permite obtener el modelamiento de un componente, que sera tratado posteriormente en procesos de optimización multiobjetivo para obtener soluciones (nuevos productos) al clasificar los frentes de Pareto.

La realimentación de esta propuesta se genera al desarrollar simulaciones de las etapas de manufactura, por tal motivo el ecosistema propuesto y la tecnología actual permite ingresar como objetivos estas etapas posteriores y reducir las iteraciones para obtener un producto funcional. Para la creación del ecosistema propuesto se implementa el uso de programación paralela en la obtención de soluciones que por métodos secuenciales no son viables. (Texto tomado de la fuente)

The present master’s thesis is presented as a feedback-based generative design methodology for product creation. This methodology is proposed considering the integration of current technology such as parametric design in CAD software and the proposal of a discrete point cloud ecosystem. Concepts of multi-objective optimization techniques are used for the exploration and exploitation of a space, generating a set of solutions that satisfy the objectives of the new product.

A modeling development based on data structures is proposed, specifically directed graphs. Directed graphs contain the necessary information in their nodes to operate their inputs and generate output values, which will in turn be used by another node to operate and obtain further outputs. This sequential process allows obtaining the modeling of a component, which will be subsequently subjected to multi-objective optimization processes to obtain solutions (new products) by classifying Pareto fronts. Feedback in this proposal is generated by simulating the manufacturing stages. For this reason, the proposed ecosystem and current technology allow incorporating these subsequent stages as objectives and reducing iterations to obtain a functional product. The creation of the proposed ecosystem involves the implementation of parallel programming to obtain solutions that are not viable through sequential methods.