KR102445973B1 - 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들 - Google Patents

수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들 Download PDF

Info

Publication number
KR102445973B1
KR102445973B1 KR1020187037372A KR20187037372A KR102445973B1 KR 102445973 B1 KR102445973 B1 KR 102445973B1 KR 1020187037372 A KR1020187037372 A KR 1020187037372A KR 20187037372 A KR20187037372 A KR 20187037372A KR 102445973 B1 KR102445973 B1 KR 102445973B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
analysis
analysis factor
design
factor
vehicle
Prior art date
Application number
KR1020187037372A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190003807A (ko
Inventor
케빈 로버트 칭거
브록 윌리엄 텐하우텐
리차드 더블유 호일
도날드 제이 크리스찬
스튜어트 폴 마시
안토니오 버너드 마르티네즈
Original Assignee
디버전트 테크놀로지스, 인크.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 디버전트 테크놀로지스, 인크. filed Critical 디버전트 테크놀로지스, 인크.
Priority to KR1020227032381A priority Critical patent/KR102553414B1/ko
Publication of KR20190003807A publication Critical patent/KR20190003807A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102445973B1 publication Critical patent/KR102445973B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/20—Direct sintering or melting
    • B22F10/28—Powder bed fusion, e.g. selective laser melting [SLM] or electron beam melting [EBM]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/80—Data acquisition or data processing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/386—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29D—PRODUCING PARTICULAR ARTICLES FROM PLASTICS OR FROM SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE
    • B29D12/00—Producing frames
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y30/00—Apparatus for additive manufacturing; Details thereof or accessories therefor
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/4097—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by using design data to control NC machines, e.g. CAD/CAM
    • G05B19/4099—Surface or curve machining, making 3D objects, e.g. desktop manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F10/00—Additive manufacturing of workpieces or articles from metallic powder
    • B22F10/30—Process control
    • B22F10/36—Process control of energy beam parameters
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
    • B22F12/40—Radiation means
    • B22F12/49—Scanners
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
    • B22F12/50—Means for feeding of material, e.g. heads
    • B22F12/52—Hoppers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B22—CASTING; POWDER METALLURGY
    • B22F—WORKING METALLIC POWDER; MANUFACTURE OF ARTICLES FROM METALLIC POWDER; MAKING METALLIC POWDER; APPARATUS OR DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR METALLIC POWDER
    • B22F12/00—Apparatus or devices specially adapted for additive manufacturing; Auxiliary means for additive manufacturing; Combinations of additive manufacturing apparatus or devices with other processing apparatus or devices
    • B22F12/90—Means for process control, e.g. cameras or sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29L—INDEXING SCHEME ASSOCIATED WITH SUBCLASS B29C, RELATING TO PARTICULAR ARTICLES
    • B29L2031/00—Other particular articles
    • B29L2031/30—Vehicles, e.g. ships or aircraft, or body parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49023—3-D printing, layer of powder, add drops of binder in layer, new powder
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/10—Additive manufacturing, e.g. 3D printing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P10/00—Technologies related to metal processing
    • Y02P10/25—Process efficiency

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Materials Engineering (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Powder Metallurgy (AREA)
  • Detergent Compositions (AREA)
  • Lubricants (AREA)
  • Stored Programmes (AREA)
  • Design And Manufacture Of Integrated Circuits (AREA)
  • Seats For Vehicles (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Software Systems (AREA)

Abstract

운반체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들이 제공된다. 적층 제조 장치는 운반체를 위한 구조체들을 적층 제조하는 프린터, 및 다수의 분석 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 각각의 분석 컴포넌트는 운반체의 설계 모델에 기초한 정보를 수신할 수 있고, 분석 인자에 기초하여 정보를 분석할 수 있다. 각각의 분석 컴포넌트는 상이한 분석 인자에 기초하여 정보를 분석한다. 통합기는 분석 컴포넌트들로부터 분석된 정보를 수신할 수 있고, 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트할 수 있고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정할 수 있다. 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우, 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초하여, 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 인쇄하기 위한 인쇄 명령들을 결정하고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우, 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송한다.

Description

수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들
관련된 출원들에 대한 상호-참조
이 출원은, 그 전체적으로 참조로 본원에 명백히 편입되는, SYSTEMS AND METHODS FOR ENGINEERING OPTIMIZATION FOR 3D-PRINTED STRUCTURES (3D-인쇄된 구조체들을 위한 공학 최적화를 위한 시스템들 및 방법들) 라는 명칭이고 2016 년 5 월 24 일자로 출원된 미국 특허 가출원 제 62/340,930 호의 이익을 주장한다.
본 개시물은 일반적으로 적층 제조에 관한 것으로, 더 상세하게는, 운반체 (vehicle) 제조를 위한 적층 제조 (additive manufacturing; AM) 프린터에 관한 것이다.
3-차원 (three-dimensional)("3-D") 인쇄되거나 적층 제조된 구조체들은 자동차, 항공우주, 해양 등을 포함하는 다수의 산업들에 걸쳐 폭넓은 공학 애플리케이션들을 가진다. 노드 (node) 들 또는 접합 (junction) 들을 이용하는 모듈식 건조 (modular construction) 는 운반체 설계에서 이용될 수 있는 건조 기법들의 하나의 예이다. 이 기법은 낮은 툴링 비용 (tooling cost) 들, 설계 신축성, 및 매우 효율적인 구조체들을 생산하기 위한 능력과 같은 장점들로 귀착될 수 있다. 3-D 인쇄된 조인트 (3-D printed joint) 들은 표준 구조체들과, 튜브들, 탄소 시트들, 및 벌집 패널 (honeycomb panel) 들과 같은 구조적 재료들의 연결을 위하여 이용될 수 있다. 다수의 비-표준이지만, 저비용 고성능의 재료들의 연결이 또한 가능하다. 예를 들어, 조인트들은 각각의 튜브 교차 포인트에서 기하학적 및 물리적 요건들의 사양에 따라 인쇄될 수도 있다.
그러나, 3-D 인쇄 설계들이 복잡도에 있어서 증가하므로, 3-D 인쇄된 구조체들을 생산하는 것과 연관된 요건들 또는 제약들 (예컨대, 시간, 비용, 제조 등) 이 또한 점점 더 복잡해진다. 현존하는 토폴로지 최적화 기법 (topology optimization technique) 들은 기존의 설계들과는 상이한 복잡하고 때때로 충돌하는 설계 변수들 및 목적들을 참작하면, 3-D 인쇄된 구조체 기반 객체 (예컨대, 운반체들) 를 설계하고 제조하기 위하여 부적당할 수도 있다.
운반체 제조와 같은, 수송 구조체들의 제조를 위한 적층 제조 장치들의 몇몇 양태들은 이하에서 더 완전하게 설명될 것이다.
다양한 양태들에서, 적층 제조 장치는 운반체를 위한 구조체들을 적층 제조하는 프린터, 각각의 분석 컴포넌트가 운반체의 설계 모델에 기초한 정보를 수신하고 분석 인자에 기초하여 정보를 분석하도록 구성되는 복수의 분석 컴포넌트들로서, 각각의 분석 컴포넌트는 다른 분석 컴포넌트들과는 상이한 분석 인자에 기초하여 정보를 분석하는, 상기 복수의 분석 컴포넌트들, 및 분석 컴포넌트들로부터 분석된 정보를 수신하고, 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트하고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하는 통합기를 포함할 수 있고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우, 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초하여 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 인쇄하기 위한 인쇄 명령들을 결정하고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우, 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송하고, 분석 컴포넌트들은 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석한다.
다양한 양태들에서, 적층 제조 방법은 운반체의 설계 모델에 기초한 정보를 복수의 분석 컴포넌트들로 전송하는 단계, 분석 컴포넌트들로부터 분석된 정보를 수신하는 단계로서, 각각의 분석 컴포넌트는 다른 분석 컴포넌트들과는 상이한 분석 인자에 기초하여 정보를 분석하는, 상기 분석된 정보를 수신하는 단계, 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트하는 단계, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하는 단계, 업데이트된 설계 모델에 기초하여 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 적층 제조하기 위한 인쇄 명령들을 결정하고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우에 인쇄 명령들에 기초하여 하나 이상의 구조체들을 인쇄하는 단계, 및 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우에, 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송하는 단계로서, 분석 컴포넌트들은 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석하는, 상기 분석 컴포넌트들로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
다양한 양태들에서, 적층 제조를 위한 컴퓨터-실행가능 명령들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체는 운반체의 설계 모델에 기초한 정보를 복수의 분석 컴포넌트들로 전송하는 것, 분석 컴포넌트들로부터 분석된 정보를 수신하는 것으로서, 각각의 분석 컴포넌트는 다른 분석 컴포넌트들과는 상이한 분석 인자에 기초하여 정보를 분석하는, 상기 분석된 정보를 수신하는 것, 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트하는 것, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하는 것, 업데이트된 설계 모델에 기초하여 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 적층 제조하기 위한 인쇄 명령들을 결정하고, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우에 인쇄 명령들에 기초하여 하나 이상의 구조체들을 인쇄하는 것, 및 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우에, 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송하는 것으로서, 분석 컴포넌트들은 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석하는, 상기 분석 컴포넌트들로 전송하는 것을 수행하도록 실행가능한 명령들을 포함할 수 있다.
다른 양태들은 예시로서 오직 몇몇 실시형태들이 도시되고 설명되는 다음의 상세한 설명으로부터 당해 분야의 당업자들로부터 용이하게 분명해질 것이다. 당해 분야의 당업자들에 의해 인식되는 바와 같이, 본원에서의 개념들은 다른 그리고 상이한 실시형태들을 가능하게 할 수 있고, 몇몇 세부사항들은 모두 본 개시물로부터 이탈하지 않으면서, 다양한 다른 점들에서의 수정을 가능하게 할 수 있다. 따라서, 도면들 및 상세한 설명은 한정적인 것이 아니라, 본질적으로 예시적인 것으로서 간주되어야 한다.
수송 구조체들의 제조를 위한 적층 제조 장치들의 다양한 양태들은 동반된 도면들에서의 제한이 아니라, 예로서 상세한 설명에서 지금부터 제시될 것이다.
도 1a 내지 도 1d 는 동작의 상이한 스테이지들 동안의 일 예의 3-D 프린터 시스템을 예시한다.
도 2 는 멀티-인자 설계 통합을 포함하는 예시적인 3-D 프린터를 예시한다.
도 3 은 설계 최적화 시스템의 예시적인 컴포넌트들을 도시한다.
도 4 는 설계 세분화들의 예시적인 레벨들을 예시한다.
도 5 는 운반체 샤시 설계를 위하여 고려되어야 할 예시적인 인자들의 리스트를 도시한다.
도 6 은 다양한 규율 (discipline) 들의 인자들을 포함하는 설계 최적화 프로세스에서의 예시적인 개략적인 프레임워크를 도시한다.
도 7 은 멀티-목적 최적화 상황의 예 및 문제를 해결하기 위한 방법을 도시한다.
도 8 은 예시적인 멀티-층 설계 프로세스를 예시한다.
도 9 는 설계 프로세스에서 수반된 요건들의 예들을 도시한다.
도 10a 는 사용자-선호도-주도형 설계 (user-preference-driven design) 를 위한 포커스 인자 (focus factor) 들 및 절충 옵션들의 시각적 표현의 예들을 도시한다.
도 10b 내지 도 10c 는 선호도-주도형 레벨에서의 설계 최적화의 예를 예시한다.
도 10d 는 그래픽 사용자 인터페이스 및 사용자 상호작용을 제공하는 디바이스들의 예들을 예시한다.
도 11 은 예시적인 설계 최적화 사이클을 통한 데이터 흐름의 도면을 도시한다.
도 12 는 시뮬레이션 테스트의 하나의 사이클로부터의 예시적인 출력의 렌더링을 도시한다.
도 13 은 최적성 평가 유닛에 의해 평가된 예시적인 성능 테스트 결과의 그래프를 도시한다.
도 14 는 데이터베이스에서 포함된 데이터의 예를 예시한다.
도 15 는 제조 및 다른 프로세스들로부터의 데이터의 예들을 예시한다.
도 16 은 예시적인 설계 최적화 시스템의 개략적인 블록도를 예시한다.
도 17a 내지 도 17b 는 지상 유격 기준을 충족시키기 위하여 운반체 프론트 엔드 (front end) 구조체의 엘리먼트들에 대한 예시적인 수정을 예시한다.
도 18 은 예시적인 멀티-인자 통합된 설계 프로세스를 예시한다.
도 19 는 예시적인 통합된 설계 프로세스를 예시하는 플로우차트이다.
첨부된 도면들과 관련하여 이하에서 기재된 상세한 설명은 본원에서 개시된 개념들의 다양한 예시적인 실시형태들의 설명을 제공하도록 의도되고, 개시물이 실시될 수도 있는 실시형태들을 오직 나타내도록 의도된 것이 아니다. 이 개시물에서 이용된 용어 "예시적" 은 "예, 사례, 또는 예시로서 작용하는" 을 의미하고, 이 개시물에서 제시된 다른 실시형태들에 비해 바람직하거나 유리한 것으로 반드시 해석되지는 않아야 한다. 상세한 설명은 개념들의 범위를 당해 분야의 당업자들에게 완전히 전달하는 철저하고 완전한 개시물을 제공할 목적을 위한 특정 세부사항들을 포함한다. 그러나, 개시물은 이 특정 세부사항들 없이 실시될 수도 있다. 일부 사례들에서는, 이 개시물의 전반에 걸쳐 제시된 다양한 개념들을 모호하게 하는 것을 회피하기 위하여, 잘 알려진 구조체들 및 디바이스들이 블록도 형태로 도시될 수도 있다.
3-D 인쇄 기술들은 차량들, 트럭들, 선박들, 항공기들 등을 위한 맞춤형 사후시장 부품 (aftermarket part) 들이 신속하게 그리고 편리하게 제조되는 것을 허용할 수 있다. 예를 들어, 자동차 레이싱 팀은 예를 들어, 시즌의 첫 번째 레이스 후에, 예를 들어, 더 많은 하향 힘 (downward force) 이 후방 날개에 의해 생성될 필요가 있는 것으로 판정할 수도 있다. 더 많은 하향 힘을 생성하는 새로운 후방 날개는 시즌의 다음 레이스 전에 설치를 위하여 신속하게 설계될 수 있고 인쇄될 수 있다. 다시 말해서, 3-D 인쇄는 단일 분석 인자 (즉, 설계 규율 또는 필드) 내의 다수의 좁게-포커싱된 (narrowly-focused) 기준들 (즉, 설계 목적들) 을 충족시키도록 전형적으로 설계되는 개별적인 운반체 부품들을 설계하고 제조하기 위한 용이함 및 능력을 대폭 증가시켰다. 위의 예에서, 레이싱 팀의 후방 날개 설계는 공기역학 (aerodynamics) 의 분석 인자 내에 있는 단일 기준, 즉, 하향 힘에 포커싱하였다.
그러나, 샤시 (chassis), 승객 격실들 등과 같은 더 큰-스케일의 운반체 조립체들을 설계하는 것, 및 특히, 전체 운반체들을 설계하는 것은 충족되어야 할 많은 기준들을 요구한다. 이 경우들에는, 공기역학, 내구성, 인체공학 (ergonomics) 등과 같은 상이한 인자들이 별도의 팀들에 의해 분석되는 스토브파이프 접근법 (stovepipe approach) 이 전형적으로 이용된다. 각각의 팀은 그 팀에 중요한 기준들을 최적화하는 것을 시도한다. 예를 들어, 충돌 팀은 충돌 테스트 점수들을 최대화하는 것을 시도하는 반면, 공기역학 팀은 항력 계수 (coefficient of drag) 를 최소화하는 것을 시도한다.
이 스토브파이프 접근법은 예를 들어, 증가하는 정부 규제, 환경적 영향의 우려 등으로 인해 기준들이 점점 더 많아지고 복잡해지기 때문에 점점 더 비효율적으로 되었다. 특히, 운반체들을 설계하기 위한 현재의 방법들은 증가하는 수의 기준들로 양호하게 스케일링하지 않았다. 이러한 스토브파이프 접근법은 팀들 사이의 경쟁으로 이어지고, 이것은 하나의 팀 (즉, 분석 인자) 이 설계를 지배하는 것으로 귀착될 수 있다.
본 개시물의 다양한 양태들은 예를 들어, 통합된 설계 최적화를 제공할 수 있다. 다양한 양태들에서, 사용자들은 다수의 양태들에서 객체들을 맞춤화하기 위하여 위도 (latitude) 를 제공받을 수 있다.
하나의 양태에서, 본 개시물은 3-D 인쇄된 구조체들을 위한 설계 프로세스를 맞춤화하고 자동화하는 것을 허용하는 방법을 제공한다. 설계 시스템은 3-D 구조화 설계를 위하여 이용될 수도 있다. 본원에서 제공된 예들의 대부분은 운반체들을 지칭할 수도 있지만, 제시된 방법 및 시스템은 3-D 인쇄된 구조체들이 전체 제품의 부분 또는 전체 제품을 형성하는 산업들에 걸쳐 폭넓게 적용될 수 있다. 예를 들어, 3-D 인쇄된 구조체들은 육지-기반, 공중, 수상-기반, 또는 공간-기반인 운반체 (예컨대, 세단 (sedan) 들, 트럭들, 버스들, 밴 (van) 들, 미니밴 (minivan) 들, 스테이션 왜건 (station wagon) 들, 레크리에이션용 운반체 (recreational vehicle; RV) 들, 트레일러 (trailer) 들, 트랙터 (tractor) 들, 보행기 (go-cart) 들, 자동차들, 기차들, 모터사이클 (motorcycle) 들, 보트 (boat) 들, 우주선 (spacecraft), 비행기들 등); 운반체 본체, 샤시, 패널, 엔진 등과 같은 운반체의 부품 또는 서브시스템일 수 있다.
다양한 실시형태들에서, 설계 객체들은 튜브들, 시트들, 아크들, 벌집 재료들 등과 같은 표준 구조적 컴포넌트들 및 부품들과 함께 연결되는 3-D 인쇄된 노드들에 기초할 수도 있다. 노드들 (예컨대, 조인트 부재들) 은 경량 공간 프레임의 건조를 위하여 이용될 수도 있는 다수의 튜브들을 위한 연결을 제공하도록 구성될 수도 있다. 공간 프레임은 3-차원 체적을 가지는 프레임일 수 있다. 공간 프레임은 프레임을 적어도 부분적으로 밀폐하기 위한 하나 이상의 패널들을 수용할 수 있는 프레임일 수 있다. 공간 프레임의 예는 운반체 샤시일 수도 있다. 개시물의 다양한 양태들은 노드 및 구조체 기반 건조를 포함하는 다른 구조체들에 추가하여, 여기에서 식별된 애플리케이션들 중의 임의의 것에 적용될 수도 있다. 개시물의 상이한 양태들은 개별적으로, 집합적으로, 또는 서로 조합하여 사용될 수도 있다는 것이 이해될 것이다.
도 1a 내지 도 1d 는 예시적인 3-D 프린터 시스템의 개개의 측면도들을 예시한다. 이 예에서, 3-D 프린터 시스템은 분말-베드 융합 (powder-bed fusion; PBF) 시스템 (100) 이다. 도 1a 내지 도 1d 는 동작의 상이한 스테이지들 동안의 PBF 시스템 (100) 을 도시한다. 도 1a 내지 도 1d 에서 예시된 특정한 실시형태는 이 개시물의 원리들을 채용하는 PBF 시스템의 많은 적당한 예들 중의 하나이다. 도 1a 내지 도 1d 및 이 개시물에서의 다른 도면들의 엘리먼트들은 반드시 축적에 맞게 그려진 것은 아니지만, 본원에서 설명된 개념들의 더 양호한 예시의 목적을 위하여 더 크거나 더 작게 그려질 수도 있다는 것이 또한 주목되어야 한다. PBF 시스템 (100) 은 금속 분말의 각각의 층을 디포짓 (deposit) 할 수 있는 디포지터 (depositor) (101), 에너지 빔을 생성할 수 있는 에너지 빔 소스 (103), 분말 재료를 융합하기 위하여 에너지 빔을 적용할 수 있는 편향기 (deflector) (105), 및 구축 피스 (build piece) (109) 와 같은 하나 이상의 구축 피스들을 지지할 수 있는 구축 판 (build plate) (107) 을 포함할 수 있다. PBF 시스템 (100) 은 또한, 분말 베드 리셉터클 (poweder bed receptacle) 내에서 위치된 구축 플로어 (build floor) (111) 를 포함할 수 있다. 분말 베드 리셉터클의 벽들 (112) 은 일반적으로, 측면으로부터 벽들 (112) 사이에 끼워지고 하부의 구축 플로어 (111) 의 부분과 접하는 분말 베드 리셉터클의 경계들을 정의한다. 구축 플로어 (111) 는 디포지터 (101) 가 다음 층을 디포짓할 수 있도록, 구축 판 (107) 을 점진적으로 하강시킬 수 있다. 전체 메커니즘은 다른 컴포넌트들을 밀폐시킬 수 있는 챔버 (113) 에서 존재할 수도 있음으로써, 장비를 보호할 수도 있고, 대기 및 온도 규제를 가능하게 할 수도 있고, 오염 위험들을 완화시킬 수도 있다. 디포지터 (101) 는 금속 분말과 같은 분말 (117) 을 포함하는 호퍼 (hopper) (115), 및 디포짓된 분말의 각각의 층의 상단을 레벨링 (level) 하는 레벨러 (leveler) (119) 를 포함할 수 있다.
도 1a 를 구체적으로 참조하면, 이 도면은 구축 피스 (109) 의 슬라이스가 융합된 후, 그러나, 분말의 다음 층이 디포짓되기 전의 PBF 시스템 (100) 을 도시한다. 실제로, 도 1a 는 예컨대, 150 개의 슬라이스들로 형성된 구축 피스 (109) 의 현재의 상태를 형성하기 위하여, PBF 시스템 (100) 이 슬라이스들을 다수의 층들, 예컨대, 150 개의 층들로 이미 디포짓하였고 융합한 시간을 예시한다. 이미 디포짓된 다수의 층들은, 디포짓되었지만 융합되지 않은 분말을 포함하는 분말 베드 (121) 를 생성하였다.
도 1b 는 구축 플로어 (111) 가 분말 층 두께 (123) 만큼 하강시킬 수 있는 스테이지 (stage) 에서의 PBF 시스템 (100) 을 도시한다. 구축 플로어 (111) 의 하강은 구축 피스 (109) 및 분말 베드 (121) 가 분말 층 두께 (123) 만큼 낙하하게 하여, 구축 피스 및 분말 베드의 상단이 분말 층 두께와 동일한 양만큼 분말 베드 리셉터클 벽 (112) 의 상단보다 더 낮다. 이러한 방법으로, 예를 들어, 분말 층 두께 (123) 와 동일한 일치하는 두께를 갖는 공간이 구축 피스 (109) 및 분말 베드 (121) 의 상단들 상에서 생성될 수 있다.
도 1c 는 디포지터 (101) 가 구축 피스 (109) 및 분말 베드 (121) 의 상단 표면들 상에서 생성되고 분말 베드 리셉터클 벽들 (112) 에 의해 경계가 정해진 공간에서 분말 (117) 을 디포짓하도록 위치되는 스테이지에서의 PBF 시스템 (100) 을 도시한다. 이 예에서, 디포지터 (101) 는 호퍼 (115) 로부터 분말 (117) 을 방출하면서, 정의된 공간 상에서 점진적으로 이동한다. 레벨러 (119) 는 분말 층 두께 (123) (도 1b 참조) 와 실질적으로 동일한 두께를 가지는 분말 층 (125) 을 형성하기 위하여 방출된 분말을 레벨링할 수 있다. 이에 따라, PBF 시스템에서의 분말은 예를 들어, 구축 판 (107), 구축 플로어 (111), 구축 피스 (109), 벽들 (112) 및 등을 포함할 수 있는 분말 재료 지지 구조체에 의해 지지될 수 있다. 분말 층 (125) 의 예시된 두께 (즉, 분말 층 두께 (123) (도 1b)) 는 도 1a 를 참조하여 위에서 논의된 150 개의 이전에-디포짓된 층들을 수반하는 예에 대하여 이용된 실제적인 두께보다 더 크다는 것이 주목되어야 한다.
도 1d 는 분말 층 (125) (도 1c) 의 디포지션에 후속하여, 에너지 빔 소스 (103) 가 에너지 빔 (127) 을 생성하고 편향기 (105) 가 구축 피스 (109) 에서 다음 슬라이스를 융합하기 위하여 에너지 빔을 적용하는 스테이지에서의 PBF 시스템 (100) 을 도시한다. 다양한 예시적인 실시형태들에서, 에너지 빔 소스 (103) 는 전자 빔 소스일 수 있고, 이 경우에, 에너지 빔 (127) 은 전자 빔을 구성한다. 편향기 (105) 는 전자 빔으로 하여금, 융합되도록 지정된 에어리어 (area) 들에 걸쳐 스캔 (scan) 하게 하기 위하여 전자 빔을 선택적으로 편향시키는 전기장 또는 자기장을 생성할 수 있는 편향 판 (deflection plate) 들을 포함할 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 에너지 빔 소스 (103) 는 레이저일 수 있고, 이 경우에, 에너지 빔 (127) 은 레이저 빔이다. 편향기 (105) 는 융합되어야 할 선택된 에어리어들을 스캔하도록 레이저 빔을 조작하기 위하여 반사 (reflection) 및/또는 굴절 (refraction) 을 이용하는 광학적 시스템을 포함할 수 있다.
다양한 실시형태들에서, 편향기 (105) 는 에너지 빔을 위치시키기 위하여 에너지 빔 소스를 회전시킬 수 있고 및/또는 병진 (translate) 시킬 수 있는 하나 이상의 짐벌 (gimbal) 들 및 액츄에이터들을 포함할 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 편향기가 에너지 빔이 분말 층의 적절한 에어리어들에서 오직 적용되도록 스캔할 때, 에너지 빔 소스 (103) 및/또는 편향기 (105) 는 에너지 빔을 조절할 수 있고, 예컨대, 에너지 빔을 턴 온 (turn on) 및 턴 오프 (turn off) 할 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시형태들에서, 에너지 빔은 디지털 신호 프로세서 (digital signal processor; DSP) 에 의해 조절될 수 있다.
도 2 는 멀티-인자 설계 통합을 포함하는 예시적인 3-D 프린터, 예컨대, PBF 장치 (200) 를 예시한다. 도 2 는 구축 판 (201), 분말 베드 (203), 및 구축 피스 (205) 를 도시한다. 에너지 인가 시스템 (209) 은 디포짓된 분말 층들에서 분말 재료를 융합하기 위하여 에너지를 적용할 수 있다. 예시의 목적을 위하여, 분말 디포지터는 이 도면에서 도시되지 않는다. 에너지 인가 시스템 (209) 은 에너지 빔 소스 (211) 및 편향기 (213) 를 포함할 수 있는 에너지 어플리케이터 (210) 를 포함할 수 있다. 에너지 인가 시스템은 또한, RAM, 컴퓨터 저장 디스크 등과 같은 컴퓨터 메모리 (215) 를 포함할 수 있다. 메모리 (215) 는 인쇄 명령들 (217) 을 저장할 수 있다. 인쇄 명령들 (217) 은 인쇄 프로세스에서의 각각의 분말 층을 위한 명령들을 포함할 수 있고, 명령들은 에너지 빔 소스 (211) 및 편향기 (213) 가 각각의 분말 층을 어떻게 스캔하는지를 제어할 수 있다. 예를 들어, 인쇄 명령들 (217) 은 스캔 레이트 (scan rate), 빔 전력 (beam power), 빔 융합의 로케이션 (location) 등과 같은 인쇄 파라미터들을 제어할 수 있다.
이 예에서, 인쇄 명령들 (217) 은 설계의 다수의 인자들에 기초하여 통합기 (219) 에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로, 통합기 (219) 는 운반체 또는 운반체 부품 (예컨대, 수송 구조체의 컴포넌트) 의 설계 모델에 기초한 정보를, 제 1 분석 컴포넌트 (221), 제 2 분석 컴포넌트 (223), 및 N 번째 분석 컴포넌트 (225) 와 같은 다수의 분석 컴포넌트들로 전송할 수 있다. 각각의 분석 컴포넌트는 분석 컴포넌트에 대응하는 분석 인자에 기초한 정보를 수정할 수 있다. 각각의 분석 컴포넌트는 다른 분석 컴포넌트들과는 상이한 분석 인자에 기초한 정보를 수정한다. 예를 들어, 제 1 분석 컴포넌트 (221) 는 설계 모델의 공기역학적 특성들을 결정하기 위하여 정보를 분석할 수도 있다. 이 경우, 제 1 분석 컴포넌트는 예를 들어, 설계 모델의 외부 형상 정보에 기초하여 공기역학적 특성들을 계산하는 컴퓨터 프로그램일 수 있다. 제 2 분석 컴포넌트 (223) 는 설계 모델의 내구성을 결정하기 위하여 정보를 분석할 수도 있다. 이 경우, 제 2 분석 컴포넌트는 예를 들어, 설계 모델의 다양한 구조체들에 대하여 현재 선택되는 재료들의 정보에 기초하여 내구성 특성들을 계산하는 컴퓨터 프로그램일 수 있다. 분석 컴포넌트들은 분석된 정보를 통합기 (219) 로 전송할 수 있다.
통합기 (219) 는 분석 컴포넌트들로부터 분석된 정보를 수신할 수 있고, 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트할 수 있다. 통합기 (219) 는 업데이트된 설계 모델이 운반체를 위한 기준들을 충족시키는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 기준들은 공기역학적 분석 컴포넌트에 의해 반환된 정보가 가장 관련될 최대 공기역학적 항력 계수를 포함할 수도 있다. 또 다른 예에서, 기준들은 내구성 분석 컴포넌트에 의해 반환된 정보가 가장 관련될 고장 전의 최소 수의 응력 사이클 (stress cycle) 들을 포함할 수도 있다.
업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우, 통합기 (219) 는 업데이트된 설계 모델에 기초하여, 3-D 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 인쇄하기 위한 인쇄 명령들을 결정할 수 있다. 다른 한편으로, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우, 통합기 (219) 는 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송할 수 있다. 이 경우, 분석 컴포넌트들은 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석할 수 있다. 이러한 방법으로, 예를 들어, 통합기 (219) 는 분석 이질적 분석 정보를 업데이트된 설계 모델로 통합할 수 있고, 업데이트된 설계 모델이 운반체를 위한 모든 기준들을 충족시키지 않을 경우, 프로세스는 기준들의 전부를 충족시키는 상태에 반복적으로 접근하기 위하여 프로세스를 반복시킬 수 있다.
도 3 은 예시적인 멀티-인자 설계 통합 시스템의 컴포넌트들을 도시한다. 설계 통합 시스템은 다수의 설계 세분화의 레벨들 (301) 을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 제품의 다수의 설계 세분화의 레벨들 (301) 은 다양한 분석 인자들을 이용하여 수행될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 분석 인자들 (303) 은 다수의 설계 세분화 레벨들 (301) 에서의 설계 최적화 동안에 분석될 수도 있고 평가될 수도 있다. 본원에서의 용어 최적화는 설계 선택들의 맞춤화 또는 개인화를 포함하고, 이 설명의 전반에 걸쳐 상호 교환가능하게 이용될 수도 있다는 것이 이해될 것이다.
도 3 에서 도시된 바와 같이, 설계 세분화 레벨들 (301) 은 매크로 레벨 (Macro level), 중간 레벨 (Mid level), 및 마이크로 레벨 (Micro level) 을 포함할 수도 있다. 운반체 구조체 설계를 위하여, 매크로 레벨은 운반체 레벨에 대응할 수도 있고, 중간 레벨은 노드 레벨에 대응할 수도 있고, 마이크로 레벨은 재료 레벨에 대응할 수도 있다. 설계 세분화의 레벨들 및 정도들을 정의하기 위한 다양한 방법들이 있다는 것이 주목되어야 한다. 토폴로지 최적화 내에 포함된 3 개보다 더 많거나 더 적은 레벨들이 있을 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 세분화의 레벨들은 설계 제품의 모듈성에 따라 정의될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 분석 인자들 (303) 중의 하나 이상은 물리학, 즉, 물리적 분석에 기초할 수도 있거나 기초하지 않을 수도 있다. 도 3 은 운반체 설계를 위하여 고려되어야 할 예시적인 분석 인자들 (303) 의 리스트를 도시한다. 다양한 분석 인자들은 NVH (잡음 (noise), 진동 (vibration), 및 하시니스 (harshness)), 공기역학, 연료 경제성/배출들, 내구성/부식, 패키지/인체공학, 운반체 역학, 선형 유한 요소 분석 (finite element analysis; FEA)/스티프니스 (stiffness), 환경적 영향 등과 같은 전통적인 자동차 공학 규율들에서 운반체 설계를 위하여 고려된 에어리어들을 포함할 수도 있다. 추가적으로, 다양한 분석 인자들은 또한, 노드 로케이션, 복합 재료들, 열, 및 현존하는 부품들 빈 (bin)/시스템 비용 등과 같은, 3-D 인쇄된 구조적 설계에 관련되는 엘리먼트들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 분석 인자들은 물리학-기반 분석에 관련될 수도 있거나 관련되지 않을 수도 있어서, 그것들은 이전에 언급된 바와 같은 전통적인 근본적인 규율들 (예컨대, 성능) 로부터, 제조가능성, 스타일링 (styling), 지원가능성, 환경적 영향, 경제성 및 비용 등과 같은 수명사이클들 에어리어 (lifecycles area) 들까지의 폭넓은 스펙트럼의 에어리어들을 커버할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 분석 인자는 시뮬레이션 테스트 또는 분석을 위한 컴포넌트를 포함할 수도 있는 설계 공학 속성 또는 규율을 지칭할 수도 있다. 컴포넌트는 수학적 또는 경험적 모델들에 기초하여 특정 에어리어로부터의 제품을 분석하도록 구성될 수도 있다. 시뮬레이션 아키텍처 내의 컴포넌트는 이전에 언급된 다양한 소프트웨어 프로그램들과 같은 컴퓨터 코드로서 구현될 수도 있다. 모듈은 설계 모델의 하나 이상의 입력 변수들을 요구할 수도 있고, 특정 기준 또는 기준들을 지향하여 최적화되거나 특정 기준 또는 기준들에 대하여 테스트된 종속적인 출력들을 생성할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 분석 인자들은 소프트웨어 프로그램들 또는 컴퓨터 코드들로서 구현될 수 있는 컴포넌트들을 이용하여 분석될 수도 있거나 평가될 수도 있다. 입수가능한 CAD (computer aided design; 컴퓨터 보조 설계) and CAE (Computer Aided Engineering; 컴퓨터 보조 공학) 시뮬레이션 분석 소프트웨어 프로그램들 및/또는 다중물리학 소프트웨어 패키지 (Multiphysics software package) 들은 다양한 분석 인자들을 위하여 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 분석 인자들은 하나 이상의 다중물리학 모델들을 이용하여 동시에 분석될 수도 있다. 단일 이산화 (discretization) 및/또는 다수 이산화 방법들과 같은 다중물리학 방법들은 다수의 물리적 모델들 또는 다수의 동시 물리적 현상들의 분석에서 수반될 수도 있다. 다양한 개방 소스 소프트웨어 패키지들 및 상업적으로 입수가능한 소프트웨어 패키지들은 유한 요소 방법 또는 다른 평범한 수치적 방법들에 기초하여 다중물리학 모델들 (결합된 물리학) 을 시뮬레이팅하기 위하여 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 각각의 분석 인자는 개별적으로 분석될 수도 있고, 다양한 컴포넌트들로부터의 분석 결과들은 본원에서 더 이후에 설명된 바와 같은 통합 프로그램을 이용하여 통합될 수도 있고 평가될 수도 있다.
다수의 변수들은 다양한 스테이지들에서의 설계 최적화 프로세스에서 수반될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 변수들은 설계 제품 또는 층의 기준들에 따라 동시에 설계 최적화 프로세스의 반복에서 수반될 수도 있다.
설계 최적화의 정도는 모듈성에 기초할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 본 개시물은 최적화 프로세스 동안에 설계를 세분화하기 위한 수정들 및 변경들의 다수의 정도들 또는 레벨들을 포함할 수도 있는 설계 최적화 방법을 제공한다.
전통적인 설계 최적화 프로세스에서, 설계 모델의 일부 양태들은 통상적으로 고정되고, 설계 변수들과 비교하여 변경되거나 변화되기가 어렵다. 그러나, 본 개시물은 3-D 인쇄된 구조체 기반 설계의 양태들이 다양한 레벨들에서 변경되고 조절되는 것을 허용하는 방법을 제공할 수 있고, 최적화 결과를 상당히 개선시킬 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 상이한 설계 세분화의 레벨들은 3-D 인쇄될 수도 있거나 3-D 인쇄되지 않을 수도 있는 부품들 또는 컴포넌트들의 다양한 특질들을 수정하고 조절하는 것을 수반할 수도 있다.
도 4 는 설계 세분화들의 예시적인 레벨들 (400) 을 예시한다. 일부 실시형태들에서, 3-D 인쇄된 구조체들은 상이한 레벨들에서 수정될 수도 있고 및/또는 최적화될 수도 있다. 도 4 에서 도시된 바와 같은 토폴로지 최적화 프로세스에서, 3-D 인쇄된 노드-기반 구조체들을 예로서 취하면, 3 개의 설계 세분화 레벨들 (400) 은 설계 세분화를 위하여 포함될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 매크로 레벨 (401) 최적화는 구조체 레벨에서의 수정들 및 변경들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 설계 제품이 다수의 서브조립체들 또는 서브시스템들을 포함하는 운반체일 경우, 매크로 레벨 (401) 최적화 동안에는, 공간에서의 서브조립체 또는 서브시스템 컴포넌트들의 수 및 배치가 변동될 수도 있다. 운반체 샤시 설계의 또 다른 예에서, 재료 토폴로지는 최상의 성능을 달성하기 위하여 3-D 인쇄된 접합들 (노드들) 의 영역 및 로케이션들에 의해 조절될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 중간 레벨 (403) 최적화는 매크로 레벨 (401) 에 대한 서브-구조적 레벨에서의 컴포넌트들에 대한 수정들 및 변경들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 3-D 인쇄된 노드 구조체들에 기초한 운반체 샤시에 대하여, 중간 레벨 (403) 은 노드 레벨을 지칭할 수도 있다. 이 경우, 노드 레벨 최적화는 형상, 크기, 구조, 및 튜브들 및 조인트들과 노드들 사이의 연결 각도들, 미세한 특징들 (예컨대, 중심에 두는, 연결하는, 및 붕괴되는 특징들), 연결 및 접착 재료들 등과 같은 노드들의 다양한 특질들을 세분화할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 마이크로 레벨 (405) 최적화는 재료들의 마이크로-구조적 특질들에 대한 수정들을 포함할 수 있다. 일부 실시형태들에서, 재료들의 특질들은 밀리미터 (millimeter) 또는 서브-밀리미터 (sub-millimeter) 스케일일 수도 있다. 재료들의 특질들은 재료들 타입, 접착제를 위한 층 두께, 다공성, 합금, 함침 (impregnation), 이온 주입 (ion implantation), 위브 방향 (weave direction), 골격화 (skeletonization), 기공 서퓨전 (pore suffusion) 등을 포함할 수도 있지만, 이것으로 제한되지는 않는다. 일부 실시형태들에서, 중간 레벨 컴포넌트들 (예컨대, 노드들, 패널들, 접합들) 은 내부 구조체들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 패널들은 재료 체적, 중량, 또는 비용을 감소시키기 위하여 다공성을 부과하거나, 골격화하거나, 내부 벌집 구조체들을 형성함으로써 형성될 수도 있다. 고강도 경량 재료들이 연료 효율성 목표들을 달성하기 위하여 희망될 때, 벌집들, 발포체 (foam) 들, 트러스 격자 (truss lattice) 구조체들, 및 임의의 다른 적당한 2-D 또는 3-D 구조체들이 채택될 수도 있다. 이 마이크로-구조체들의 형태는 어떤 성능 장점들을 제공하도록 최적화될 수 있다. 예를 들어, 3-D 카고메 (Kagome) 격자 구조체 (위브 패턴으로서 유래됨) 는 분율 체적들의 범위에 대한 그 탄성률 (elastic modulus) 에 기초하여 다른 구조체들 (예컨대, 사면체 (tetrahedral), 피라미드형 트러스 (pyramidal truss), 육각형 (hexagonal) 등) 보다 우수한 최적의 구조체로서 토폴로지 최적화에 의해 식별될 수도 있다. 선택된 재료의 특질들은 구조체 내의 컴포넌트들의 치수들, 재료들, 및 배열을 변화시킴으로써 추가로 최적화될 수도 있다. 이러한 3-D 인쇄된 구조체들 및 재료들은 그 전체적으로 본원에 참조로 편입되는, "Modular formed nodes for vehicle chassis and their methods of use (운반체 샤시들을 위한 모듈식 형성된 노드들 및 그 이용 방법들)" 라는 명칭의 WO 2015/175892 호 및 "Systems and methods for fabricating joint members (조인트 부재들을 제조하기 위한 시스템들 및 방법들)" 라는 명칭의 WO 2016/003982 호에서 설명된 것들을 포함한다.
설계 세분화의 레벨들 및 정도들을 정의하기 위한 다양한 방법들이 있다는 것이 주목되어야 한다. 일부 실시형태들에서, 설계 세분화의 레벨들은 특정 설계 제품에 기초하여 정의될 수도 있다. 예를 들어, 설계 제품이 운반체 샤시의 부분일 경우, 레벨들은 오직 중간 레벨 및 마이크로 레벨 세분화들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 상이한 레벨들로부터의 설계 모델의 하나 이상의 변수들 및/또는 파라미터들은 하나의 반복 사이클에서 동시에 수정될 수도 있거나 수정되지 않을 수도 있다. 또한, 토폴로지 최적화는 예로서 본원에서 논의되고, 크기, 중량 및 스티프니스, 구성 엘리먼트들의 수, 및 형상 최적화와 같은 추가적인 구조적 최적화들이 또한 수반될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 3-D 인쇄된 구조체 기반 객체를 설계하고 최적화함에 있어서 고려된 다수의 분석 인자들은 다수의 레벨들에서 분석될 수도 있거나 최적화될 수도 있다. 도 5 는 다수의 분석 인자들 (500) 과 다수의 설계 세분화의 레벨들 (510) 사이의 예시적인 관계를 도시한다.
다수의 분석 인자들은 NVH (잡음, 진동, 및 하시니스), 공기역학, 연료 경제성/배출들, 내구성/부식, 패키지/인체공학, 운반체 역학, 선형 FEA/스티프니스, 환경적 영향 등과 같은 설계 규율들을 포함할 수도 있다. 추가적으로, 다양한 인자들은 또한, 노드 로케이션, 복합 재료들, 열, 및 현존하는 부품들 빈/시스템 비용 등과 같은, 3-D 인쇄에 관련되는 엘리먼트들을 포함할 수도 있다. 이 분석 인자들은 물리학에 관련될 수도 있거나 관련되지 않을 수도 있고, 전통적인 근본적인 규율들 (예컨대, 성능) 로부터, 제조가능성, 지원가능성, 경제성 및 비용 등과 같은 수명사이클들 에어리어들까지의 폭넓은 스펙트럼의 에어리어들을 커버할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 분석 인자들은 소프트웨어 프로그램들 또는 컴퓨터 코드들로서 구현될 수 있는 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 단일 이산화 및/또는 다수 이산화 방법들과 같은 다중물리학 방법들은 다수의 물리적 모델들 또는 다수의 동시 물리적 현상들의 분석에서 수반될 수도 있다.
다수의 인자들에 관한 분석은 다양한 스테이지들에서의 설계 최적화 프로세스에서 수반될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 인자들 중의 하나 이상은 설계 제품의 기준들에 따라 동시에 설계 최적화 프로세스들의 반복에서 수반될 수도 있다.
일부 실시예들에서, 분석 방법은 하나 이상의 모듈들을 이용할 수도 있다. 일부 경우들에는, 모듈은 단일 분석 인자를 분석하도록 구성되는 소프트웨어 프로그램을 지칭할 수도 있다. 다른 경우들에는, 모듈은 최적화 동안에 다수의 인자들을 분석하도록 구성되는 소프트웨어 프로그램을 지칭할 수도 있다. 모듈은 수학적 또는 경험적 모델들에 기초하여 특정 에어리어로부터의 제품을 분석하도록 구성될 수도 있다. 시뮬레이션 아키텍처 내의 모듈은 이전에 언급된 다양한 소프트웨어 프로그램들과 같은 컴퓨터 코드로서 구현될 수도 있다. 모듈은 설계 모델의 하나 이상의 입력 변수들을 요구할 수도 있고, 특정 기준들을 지향하여 최적화되거나 특정 기준들에 대하여 테스트된 종속적인 출력들을 생성할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 모델의 하나 이상의 변수들은 하나 이상의 설계 세분화 레벨들에서 수정될 수도 있거나 조절될 수도 있다. 다수의 인자들은 함께 그룹화될 수도 있고 동시에 최적화될 수도 있다. 예를 들어, 도 5 에서 도시된 바와 같이, 최적화의 반복에서는, 다수의 분석 인자들이 동시에 분석될 수도 있고 평가될 수도 있는 반면 (501), 하나 이상의 설계 세분화 레벨들로부터의 모델의 다수의 변수들은 조절될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 설계 분석 인자들은 설계 프로세스에서 동시에, 예컨대, 병렬로 분석될 수도 있고 최적화될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 통합기는 다양한 분석 인자들의 분석 및 최적화를 감독하기 위하여 포함될 수도 있다.
도 6 은 다양한 규율들의 분석 인자들을 포함하는 설계 최적화 프로세스에서의 예시적인 개략적인 프레임워크를 도시한다. 다수의 분석 인자들은 동시에 최적화될 수도 있거나 분석될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 이 분석 인자들은 상이한 설계 규율들에 대응할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 몇몇 분석 인자들은 함께 결합될 수도 있다. 일부 경우들에는, 하나의 분석 인자가 공기역학적 분석 컴포넌트 (611), 비용 분석 컴포넌트 (613), 및 충돌 분석 컴포넌트 (615) 와 같은 대응하는 분석 컴포넌트에 의해 분석될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 단일 컴포넌트는 다수의 인자들의 분석을 수행할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다양한 인자들을 분석하기 위한 다양한 컴포넌트들은 결합될 수도 있거나 상호관련될 수도 있다. 예를 들어, 하나의 컴포넌트의 입력 변수는 시스템 레벨, 전체적인 제품 레벨 등에서 피드백 루프들을 야기시키는 또 다른 컴포넌트의 제약일 수도 있다. 일부 경우들에는, 이 피드백 루프들은 반복 내에서 야기될 수도 있어서, 최적화 프로세스에서의 지연으로 이어질 수도 있다. 본 개시물은 이전에 설명된 바와 같은 다수의 세분화 레벨들을 이용하여 다수의 분석 인자들을 결합해제함으로써 설계 프로세스를 개선시킬 수도 있다. 예를 들어, 설계 변수들을 선택함에 있어서의 신축성은 반복적인 최적화 프로세스 동안에 최적이고 효율적인 정보 흐름을 허용할 수도 있다.
일부 경우들에는, 결합된 분석 컴포넌트들이 달성하기 위한 상이한 분석 인자들에서의 기준들과 동일한 설계 입력 변수들 x (601) 를 공유할 수도 있다. 예를 들어, 공기역학적 분석 모듈 (611) 은 설계 변수들 x 및 제약들/요건들 g1 및 h1 을 요구할 수도 있고, 비용 분석 모듈 (613) 은 동일한 설계 변수 x 및 설계 목적 J2 를 요구할 수도 있고, 충돌 분석 컴포넌트 (615) 는 설계 변수 x, 설계 목적들 J3, 및 제약들 g3 및 h3 을 요구할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, g1, h1, j2, j3, g3, 및 h3 과 같은, 다수의 분석 인자들의 목적들 및 제약들은 상충할 수도 있거나 상충하지 않을 수도 있다. 상충하는 최적화 목적들이 존재하는 경우들에는, 통합기 (600) 가 분석 컴포넌트들을 통합하기 위하여 포함될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 통합기 (600) 는 사용자 선호도들에 기초하여 상충하는 목적들 사이의 절충들을 판정하기 위하여, 필요할 경우에 사용자들과 통신할 수 있다.
다양한 실시형태들에서, 최적화 동안, 통합기 (600) 는 다수의 분석 인자 모듈들과 통신할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 분석 인자 모듈들은 어떤 조건들 하에서 설계의 하나 이상의 성능 특성들을 분석하기 위한 테스트들을 작동시키고, 분석 결과를 평가 및 판정을 위하여 통합기 (600) 에 제출할 것을 통합기 (600) 에 의해 명령받을 수도 있다. 통합기 (600) 는 수신된 개별적인 분석 결과를 분석할 수도 있고, x' 으로 지정될 수 있는, 설계 변수 x 의 새로운 값을 결정할 수도 있다. 추후에, 새로운 값, x' 은 현재의 설계를 업데이트하기 위하여 다수의 분석 인자 컴포넌트들에 제공될 수도 있다. 다수의 반복들은 최적화된 결과가 달성될 때까지 포함될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 통합기 (600) 는 데이터베이스에서 데이터를 저장함으로써 설계 모델의 각각의 버전의 설계 변수들 및 분석 결과들을 추적할 수도 있다. 예를 들어, 도 6 에서 도시된 바와 같이, 통합기 (600) 는 현재의 설계 모델에 대한 분석 및 테스트들을 동시에 작동시킬 것을 공기역학적 분석 컴포넌트 (611) 및 비용 컴포넌트 (613) 에 명령할 수도 있다. 공기역학적 분석 컴포넌트 (611) 및 비용 분석 컴포넌트 (613) 로부터의 테스트 결과들은 평가를 위하여 통합기 (600) 로 송신될 수도 있다. 전체적인 설계 기준들에 대한 통합된 테스트 결과들의 평가에 기초하여, 통합기는 현재의 모델을 업데이트하기 위하여 변수 x 와 같은 변수들에 대한 새로운 값들을 결정할 수도 있고, 업데이트된 모델에 기초하여 분석을 반복시킬 것을 분석 컴포넌트들에 명령할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 반복들은 최적화된 결과가 달성될 때까지 수행될 수도 있다.
다수의 분석 컴포넌트들은 분석에 추가하여, 각각의 컴포넌트 내의 현재의 설계 모델을 최적화할 수도 있어서, 설계 모델은 각각의 분석 컴포넌트 내에서 수정될 수도 있다. 따라서, 테스트 평가와 함께, 결과적인 최적화된 설계 모델은 통합기 (600) 에 제출될 수도 있다. 일부 경우들에는, 분석 컴포넌트들이 병렬로 테스트들을 수행할 수도 있다. 다른 경우들에는, 분석 컴포넌트가 다른 분석 컴포넌트들로부터의 입력 없이 분석을 수행할 수도 있고, 다른 분석 컴포넌트들의 결과들과의 통합은 단편적인 방식으로 수행될 수 있다. 통합기 (600) 는 각각의 컴포넌트 내에서 각각 최적화되어야 할 설계 태스크들을 분석 컴포넌트들에 제공할 수도 있다.
어느 하나의 개략적인 프레임워크에서, 최적화 세분화들의 반복들은 통합기 (600) 또는 다양한 개별적인 분석 컴포넌트들의 어느 하나에 의해 요청될 수도 있다. 어느 하나의 경우, 최적화 세분화들은 이전에 언급된 바와 같은 매크로 레벨, 중간 레벨, 및 마이크로 레벨과 같은 다수의 레벨들에서 수행될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 통합기 (600) 는 현존하는 구조적 시뮬레이션 및 분석 소프트웨어 프로그램들에 대해 인터페이싱하기 위하여, 그리고 일괄 (batch) 방식으로 작동시키고, 설계의 모든 특성들의 완전한 보고를 신속하게 제공하고, 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같은 각각의 분석 프로그램과 통신할 것을 분석 프로그램들의 일부 또는 전부에 명령하기 위하여, 맞춤화된 툴 (예컨대, 소프트웨어 프로그램, API, 컴퓨터 코드) 로서 구현될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다양한 분석, 최적화, 및 설계 프로세스들은 디바이스 상에서 소프트웨어 프로그램들로 구현될 수도 있다. 디바이스는 프로세서 및/또는 메모리를 포함할 수도 있다. 메모리는 설계 액션들 또는 연산들과 같은 하나 이상의 액션들을 수행하기 위한 코드, 로직, 또는 명령들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수도 있다. 프로세서는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들에 따라 액션들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 디바이스는 데스크톱 컴퓨터, 셀, 스마트폰, 태블릿, 랩톱, 서버, 또는 다른 타입의 연산 디바이스일 수도 있다. 디바이스는 3-D 프린터와 통신할 수도 있다. 3-D 프린터는 최적화 및 설계 프로세스들에 의해 개발된 설계에 따라 다양한 구조체들을 인쇄할 수도 있다. 3-D 프린터는 적층 (additive) 및/또는 절삭 (subtractive) 제조를 통해 객체를 생성하도록 구성될 수 있다. 3-D 프린터는 금속성 객체, 복합 객체, 폴리머 객체 등을 형성하도록 구성될 수 있다. 3-D 프린터는 예를 들어, 직접 금속 레이저 소결 (direct metal laser sintering; DMLS) 프린터, 전자 빔 용융 (electron beam melting; EBM) 프린터, 융합된 디포지션 모델링 (fused deposition modeling; FDM) 프린터, 폴리젯 (Polyjet) 프린터 등일 수도 있다. 3-D 프린터는 예를 들어, 티타늄, 알루미늄, 스테인리스 스틸, 구조적 플라스틱들, 다른 구조적 재료들 등으로 이루어진 객체들을 인쇄할 수도 있다.
많은 경우들에는, 설계 최적화가 동시에 분석되어야 하고 최적화되어야 할, 서로 상충하는 몇몇 기준들 (예컨대, 비용, 질량, 변형) 을 수반할 수도 있다. 도 7 파트 A 는 상충하는 기준들을 갖는 분석 인자들의 예를 예시한다. 이 예의 운반체 설계 최적화에서, 인자1 및 인자2 는 (예컨대, 하나의 인자를 개선시키는 것이 다른 것을 악화시킬 수 있도록) 상충하는 2 개의 분석 인자들, 예를 들어, 운반체 핸들링 대 안락함, 가시적 안전성 특징들 대 운반체 질량, 단순성 대 신축성, 공기역학 대 형상, 남성적 대 여성적 스타일링 등을 나타낼 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 최적화에서의 방법들은 다수의 상충하는 인자들에도 불구하고 최적화된 해결책들을 달성하기 위하여 설계 프로세스 동안에 이용될 수도 있다. 이 접근법들은 예를 들어, 가중화된 합 (weighted sum) 접근법, 가중화된 메트릭 (weighted metric) 방법들, 목표 프로그래밍, 물리적 프로그래밍, 파레토-최적성 (Pareto-optimality) 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 설계 분석 인자들로부터의 다양한 상충하는 기준들은 설계의 목표를 나타내기 위하여 가중화될 수도 있고 합산될 수도 있어서, 총합 목적 함수는 사용자의 선호도들을 표현할 수도 있고 (가중화 인자를 정의함), 이에 따라, 멀티-목적 문제에 대한 단일 최적의 해결책을 발견하기 위하여 전통적인 기법들을 이용하여 최적화될 수 있다. 다른 사례들에서, 최적화는 사용자의 선호도 또는 목표 정보를 요구하기 전에 수행될 수도 있다. 이 경우, 최적의 해결책들 (예컨대, 파레토 최적 (Pareto optimal)) 의 세트가 식별될 수도 있고 선호도들을 입력하도록 사용자들에게 안내하기 위하여 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 파레토-필터 접근법은 멀티-목적 최적화 프로세스에서 최적화된 해결책들을 획득하기 위하여 이용될 수도 있다. 도 7 파트 B 는 파레토 효율적 변경의 예를 도시한다. 이 접근법에서, 파레토 한계 (Pareto frontier) 또는 파레토 세트는 멀티-목적들 최적화에 대한 최적의 해결책들의 세트로서 계산될 수도 있다. 최적의 해결책들인 선택들의 세트로 한정하거나 이 세트에 주의를 포커싱함으로써, 설계자 또는 사용자는 매 파라미터의 전체 범위를 고려하는 것이 아니라, 이 세트 내에서 절충들을 행할 수 있고, 이에 따라, 최적화 절차를 가속화할 수 있다. 다수의 방법들 (예컨대, 적응적 가중화된 합 (adaptive weighted sum), 정상적인 경계 검사) 은 파레토 한계를 계산하기 위하여 이용될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 식별된 최적의 해결책들 (예컨대, 파레토-한계) 은 사용자들에게 제공될 수도 있다. 이것은 선호도-주도형 설계 최적화가 달성될 수도 있도록, 사용자들이 그 선호도들에 기초하여 설계 판정 및 절충들을 행하는 것을 허용할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 파레토 한계 세트/최적의 해결책들 내에서의 절충들은 사용자 선호도에 기초하여 결정될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자들은 포커스 인자들을 선택하고 제약 공간 내의 다수의 인자들 사이의 선호도 레벨을 셋업 (set up) 하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 제약 공간은 근본적인 요건들의 전부가 충족되고 추가적인 최적화 가능성이 이용가능한 공간을 지칭할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 절충들 및 선호도 옵션들은 시각적 표현에 의해 사용자들에게 제공될 수도 있고, 사용자들은 절충들 또는 선호도 레벨들을 결정하기 위하여 더 큰 관심이 있는 인자들을 선택하도록 촉구받을 수도 있다. 선호도 선택에 대한 세부사항들은 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같다.
일부 실시형태들에서, 최적의 해결책들은 선택될 수 있는 이용가능한 인자들, 및 절충 레벨들에 대한 범위 또는 한정된 공간을 결정하기 위하여 이용될 수도 있다. 일부 경우들에는, 제약 공간은 사용자들이 절충 레벨들 내에서 절충들을 설정하도록 허용되는 절충 레벨들의 스케일 제한을 지칭할 수도 있다. 예를 들어, 현재의 모델 (예컨대, 최적의 해결책들) 의 상이한 분석 결과들에 기초하여, 포커스 인자들의 동일한 그룹에 대한 절충 레벨의 느슨하거나 긴밀한 스케일 제한이 제공될 수도 있고, 사용자들은 그 제한 내에서 절충의 비율 또는 레벨을 조절하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이용가능한 인자들 및 절충 스케일들은 설계 헤드룸 (design headroom) 에 기초하여 결정될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 헤드룸은 최적화된 해결책들에 기초하여 결정될 수도 있다. 설계 헤드룸은 하나 이상의 이전의 분석 테스트 결과들이 최소 요건들의 세트를 초과할 때에 식별될 수 있는 설계 용량 (design capacity) 을 지칭할 수도 있다. 일부 실시형태들에서는, 최소 요건들의 전부를 초과하는 최적의 해결책들 (예컨대, 파레토 한계) 의 집합이 존재할 수도 있고, 이 경우, 초과 공간 (excess space) 에 있는 최적화된 해결책들의 집합은 평가될 수도 있고, 선택될 수 있는 상관된 인자들에 대한 선호도들의 레벨들의 형태로 사용자들에게 제공될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 헤드룸은 사용자에 의해 선호된 특정 인자들 (즉, 포커스 인자들) 의 방향을 따라 상이할 수도 있다.
개시물의 하나의 양태에서는, 3-D 인쇄된 노드들 기반 구조체들에 대한 설계 최적화의 방법이 제공된다. 일부 실시형태들에서, 방법은 사용자 선호도-주도형 설계를 허용할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 프로세스는 일련의 설계 최적화 층들을 포함할 수도 있다. 도 8 은 일부 실시형태들에 따라 예시적인 5-층 설계 프로세스 (800) 를 예시한다.
일부 실시형태들에서, 상이한 층들에서, 다수의 설계 세분화 레벨들 (810) 에서의 설계 세분화가 수반될 수도 있다. 예를 들어, 도 8 에서 도시된 바와 같이, 최저화는 층 3 (805), 층 4 (807), 및 층 5 (809) 에서 수반될 수도 있고, 이 층들에서의 최저화 프로세스 동안, 설계 모델은 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같은 마이크로 레벨, 중간-레벨, 및 매크로 레벨을 포함하는 다수의 레벨들 (810) 에서 수정될 수도 있다.
설계 프로세스 (800) 는 도 8 에서 도시된 바와 같은 일련의 설계 최적화 층들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 상이한 층들은 설계 분석 및 최적화 심도 (depth) 의 상이한 레벨에 대응할 수도 있다. 예를 들어, 5 개의 층들은 간단한 분석 (801) 으로부터 구조체들의 완전한 머신 학습 기반 설계 (809) 까지의 범위인 계층구조를 구성할 수도 있다. 설계 프로세스 동안, 5 개의 층들은 순차적인 방식으로 수행될 필요가 없다. 일부 실시형태들에서는, 하나 이상의 반복 사이클들이 층 내에 포함될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 상이한 층들 내에 포함된 반복 사이클들의 수는 상이할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 각각의 층에서는, 유사하게 반복적인 전술은 순차적으로 또는 병렬로 중의 어느 하나로 이용될 수도 있지만, 설계 분석 및 수정의 레벨은 각각의 층에서의 설계 목적들의 증가하는 레벨에 따라 증가할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 상이한 층들은 상이한 기준들 (목적들) 에 대한 설계 최적화들을 수반할 수도 있다. 일부 경우들에는, 상이한 기준들이 상이한 층들에서의 설계 프로세스 (800) 로 보내질 수도 있다. 예를 들어, 층 1 (801) 에 관련된 기준들은 설계 제품의 약간의 기본적 또는 성능 요건들을 포함할 수도 있고, 층 3 (803) 에 관련된 기준들은 많은 규율들 (예컨대, 경제성, 제조 등) 에서의 요건들을 포함할 수도 있고, 층 4 (807) 에 관련된 기준들은 사용자 (고객) 선호도들을 포함할 수도 있고, 층 5 (809) 에 관련된 기준들은 물리적 (실세계) 성능의 측면에서 설계의 추가의 개선에 포커싱할 수도 있다. 일부 경우들에는, 상이한 층들에서 수반된 설계 기준들은 다양한 수단에 의해 다양한 시간 포인트들에서 정의될 수도 있다. 예를 들어, 기본적 성능 요건들은 사전-정의될 수 있고 데이터베이스에서 저장될 수도 있는 반면, 사용자 선호도들은 설계 프로세스의 도중에 사용자들에 의해 입력될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 프로세스 (800) 의 층 1 (801) 은 참조 모델의 분석을 제공함으로써 정의될 수도 있다. 후속 층 2 (803) 에서, 다수의 테스트 조건들 하의 참조 모델의 성능 특성들의 다수의 세트들은 사전-정의된 최소 요건들의 세트에 대하여 평가될 수도 있다. 층 3 (805) 에서, 모델/설계는 모든 요건들 (예컨대, 사용자 희망된 요건들, 사전-정의된 요건들 등) 이 충족될 때까지 반복적으로 변경될 수도 있다. 층 4 (807) 에서, 하나 이상의 고객-선호도들 옵션들은 이전의 결과들로부터 식별된 설계 헤드-공간 (head-space) 에 기초하여 사용자들에게 제공될 수도 있고, 사용자들로부터의 입력은 선호도-주도형 설계 절차 내로 편입될 수도 있다. 층 5 (809) 에서, 추가의 세분화들은 제조 성능 및 제품 성능과 같은 실제적인 제품 데이터, 및 필드 테스트 (field test) 와 같은 물리적 테스트 데이터에 기초하여 설계에 적용될 수도 있다.
층 1
일부 실시형태들에서, 층 1 (801) 에서의 설계 동작들은 기준선 성능 특성화 (baseline performance characterization) 를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 프로세스는 층 1 (801) 의 레벨에서의 분석 및 설계와 함께 시작할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 운반체 샤시가 설계 제품일 경우, 층 1 (801) 은 시드/초기 (seed/initial) 운반체 샤시 구조체를 선택하는 것을 포함할 수도 있고, 물리적 시뮬레이션 및 분석 소프트웨어를 이용하여 그것을 특성화할 수도 있다. 시드/초기 모델은 특정 설계 제품에 기초하여 설계의 다수의 복사본들로부터 선택될 수도 있다. 예를 들어, 설계 제품이 도구 패널과 같은 운반체의 부품일 경우, 초기 패널 모델은 패널 설계들의 이력적 라이브러리 (historical library) 로부터 제공될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 시드 모델은 일부 최소 요건들에 따라 초기에 선택될 수도 있다. 예를 들어, 운반체 샤시 설계들의 라이브러리는 설계의 일부 또는 모든 특성들의 레코드를 포함할 수도 있고, 일부 최소 요건들에 대하여 설계의 레코드 (record) 를 신속하게 비교함으로써, 참조 설계/시드 모델이 선택될 수도 있다. 요건들은 사전-정의될 수도 있고 이력적 데이터베이스에서 저장될 수도 있거나, 사용자에 의해 입력될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 시드/초기 설계 모델은 참조 설계로서 지칭될 수도 있다. 참조 설계는 다양한 카테고리들 하에서 다수의 참조 설계들을 저장하는 데이터베이스로부터 선택될 수도 있다. 데이터베이스에 관한 세부사항들은 본원에서 더 이후에 설명될 것이다. 일부 실시형태들에서, 다수의 설계들은 상이한 카테고리들이 상이한 구조체들을 나타낼 수도 있도록, 기계적 구조체들에 따라 카테고리화될 수도 있다. 예를 들어, 운반체 샤시 참조 설계는 운반체 샤시의 카테고리로부터 선택될 수도 있고, 유사하게, 운반체 본체 참조 설계는 운반체 본체 참조들의 집합으로부터 선택될 수도 있다. 다수의 설계들은 예를 들어, 기능에 의한 것과 같이, 다양한 방법들에 의해 카테고리화될 수도 있다. 임의의 적당한 분류 수단은 특정 설계 제품에 따라 채택될 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 설계 프로세스는 데이터베이스로부터 선택된 참조 설계와 함께 시작하지 않을 수도 있고, 이 경우, 초기 모델은 스크래치 (scratch) 로부터 수동적으로 생성될 수도 있다. 예를 들어, 샤시 설계 모델은 AutoCAD, Autodesk, SolidWorks, pro/Engineer, 또는 Solid Edge와 같은 컴퓨터-보조 설계 (CAD) 소프트웨어 프로그램에서 생성될 수도 있다. 임의적으로, 샤시 설계 모델은 3-D 인쇄된 노드들 기반 공간 프레임 설계에 적합하게 된 간단한 맞춤형 설계 툴에서 생성될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 데이터베이스에서 저장된 참조 설계는 파라메트릭 (parametric) CAD (컴퓨터 보조 설계) 모델을 포함할 수도 있다. 파라메트릭 CAD 모델은 모델의 파라메트릭 설명을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 운반체 설계를 위하여, 운반체의 파라메트릭 설명은 그 구조체, 타이어들, 엔진들, 도어들, 변속기, 냉각 시스템 등을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 파라메트릭 설명은 각각의 컴포넌트의 3-차원 설명들, 및 그것들이 서로 어떻게 연관되는지를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 파라메트릭 설명은 또한, 모델에서 이용된 유리, 금속, 고무, 및 플라스틱과 같은 재료들 특질들을 포함할 수도 있다.
표들 1, 2, 및 3 은 노드들, 커넥터들, 서브-조립체들, 및 샤시 모듈들로 이루어진 운반체들의 다양한 특성들의 예들이다. 표들에서 열거된 하나 이상의 특성들은 데이터베이스 엔트리들로서 레코딩될 수도 있고, 설계 모델이 참조 설계로서 선택될 때에 취출 (retrieve) 될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 데이터베이스 엔트리들은 또한, 운반체들을 제조하거나 운반체 설계를 수정하기 위하여 이용될 수도 있다.
표 1 은 운반체 샤시 참조 모델에 대한 예시적인 특성들을 포함한다.
Figure 112018129336973-pct00001
표 2 는 샤시 모듈에 대한 예시적인 특성들을 포함한다.
Figure 112018129336973-pct00002
표 3 은 노드들, 커넥터들, 및/또는 패널들에 대한 예시적인 특성들을 포함한다.
Figure 112018129336973-pct00003
층 1 (801) 에서, 참조 설계가 결정된 후, 참조 모델의 성능 기준선을 확립하기 위하여, 참조 모델은 하나 이상의 물리적 시뮬레이션 및 분석 소프트웨어 프로그램들에 의해 특성화될 수도 있고 분석될 수도 있다. 예를 들어, 운반체 본체 구조체 설계를 위하여, 성능 기준선은 충돌 (비-선형 순시적), NVH (주파수 도메인), 스티프니스 (선형 정적), 내구성 (선형 정적), 공기역학 (CFD) 등과 같은 멀티-규율적 부하 경우들에서의 운반체 본체의 성능을 포함할 수도 있다.
시뮬레이션 테스트들을 수행할 수 있는 다양한 방법들이 이용될 수도 있다. 시뮬레이션 테스트는 정적 또는 정적, 결정론적 (deterministic) 또는 확률론적 (stochastic), 연속적 또는 이산적 등일 수도 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 테스트의 다양한 모델들이 또한 수반될 수도 있다 (예컨대, 물리적 모델, 경험적 모델 등). ANSYS, AutoCAD, Autodesk, SolidWorks, Nastran, Fluent, 또는 pro/Engineer 와 같은 다양한 이용가능한 CAD (컴퓨터 보조 설계) 및 CAE (컴퓨터 보조 공학) 시뮬레이션 분석 소프트웨어 프로그램 및 다중물리학 분석 상업적으로 입수가능한 소프트웨어는 참조 설계의 성능 특성들을 테스트하고 평가하기 위하여 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 맞춤화된 소프트웨어 프로그램은 현존하는 구조적 설계 소프트웨어에 대해 인터페이싱하기 위하여, 그리고 일괄 방식으로 작동시키고, 설계의 모든 특성들의 완전한 보고를 신속하게 제공할 것을 분석 프로그램들의 일부 또는 전부에 명령하기 위하여, 제공될 수도 있다.
다양한 실시형태들에서, 다수의 소프트웨어 패키지들은 운반체 성능의 몇몇 상이한 양태들의 측정을 동시에 허용할 수 있는 다수의 동시 시뮬레이션들로서 착수될 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 다수의 소프트웨어 패키지들은 순차적으로 착수될 수도 있다. 동일한 소프트웨어의 다수의 복사본들은 테스트 조건들의 다양한 세트들 하에서 성능의 동일한 파라미터들을 테스트하기 위하여 착수될 수 있다. 예를 들어, 동일한 운반체 모델은 다양한 날씨 조건들: 더운 여름, 추운 겨울, 우기, 및 눈-결빙 도로들 하에서 동일한 소프트웨어를 이용하여 동일한 테스트 트랙 상에서 주행될 수도 있다. 이 테스트에서 캡처된 결과들의 테스트 스펙트럼은 모든-계절 성능의 응축된 하이 레벨 스냅샷 (high level snapshot) 을 제공할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 시뮬레이션 테스트들은 동일한 컴퓨터 상에서 작동될 수 있다. 임의적으로, 다수의 시뮬레이션 테스트들은 급속 병렬 성능 특성화를 허용하는 네트워크를 통해 통신할 수도 있거나 통신하지 않을 수도 있는 다수의 컴퓨터들 상에서 작동될 수도 있다. 일부 실시형태들에서는, 성능 특성들의 폭넓은 세트가 짧은 시간 내에 수집될 수 있도록, 수백 또는 수천 개의 테스트들이 병렬로 작동될 수도 있다. 예를 들어, 모든-계절 테스트의 경우, 각각의 계절적 변동이 별도의 컴퓨터 상에서 실행될 수도 있다. 테스트 계획들 및 조건들의 범위는 특수한 운반체 능력들에 맞추기 위하여 필요한 바와 같이 적합하게 될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 성능 기준선은 하나 이상의 테스트들의 결과들로서, 참조 모델의 하나 이상의 특성들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 테스트들은 기준들의 세트에 대하여 참조 모델의 하나 이상의 특성들을 평가하는 시뮬레이션 테스트들일 수도 있다. 하나 이상의 성능 특성들은 예를 들어, 부하 운반 능력, 충돌 및 고장 안전성, 운반체 NVH (잡음, 진동, 및 하시니스) 성능, 내구성, 스티프니스 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 시뮬레이션들은 운반체의 다양한 컴포넌트들이 충돌과 같은 시나리오 동안에 어떻게 이동할 수도 있거나 변형될 수도 있는지에 대한 분석 결과들을 제공할 수도 있다. 또 다른 예에서, 분석은 시간적 테스트 요법을 포함할 수도 있고, 예를 들어, 운반체의 성능은 제로 속력 (zero speed) 에서 시작하고, 소정의 상승 레이트로 최대로 가속하고, 몇몇 자세들을 통해 조작하고, 다시 제로로 감속하는 운반체의 테스트를 작동시킴으로써 평가될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 참조 설계의 성능 특성화는 근본적인/최소 요건들의 세트 하에서 평가될 수도 있고 테스트될 수도 있다. 예를 들어, 운반체 본체 구조체 설계를 위하여, 근본적인/최소 요건들은 충돌 (비-선형 순시적), NVH (주파수 도메인), 스티프니스 (선형 정적), 내구성 (선형 정적), 공기역학 (CFD) 등과 같은 멀티-규율적 부하 경우들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 근본적인 요건들은 참조 설계로부터 승계될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 근본적인 요건들은 어떤 규칙들에 따라 수정될 수도 있거나, 스크래치로부터 적합하게 될 수도 있다. 예를 들어, 요건들은 통치 또는 허가 단체들, 연방 안전성 표준들, 연료 및 배출 표준들, 도로 조건 설명들, 환경 설명들 등에 의해 설정된 동작 규칙들을 포함할 수도 있다. 이 요건들은 운반체가 어디에서 동작될 것인지: 어느 국가 관할권인지에 따라, 그리고 운반체의 목적 (예컨대, 유틸리티 트럭, 승객 통근 차량, 긴급 응답 운반체, 또는 레이스 차량) 에 따라 변동될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 근본적인 요건들은 설계 프로세스의 시작 시에 정의될 수도 있다.
층 2
도 8 에서 도시된 바와 같이, 층 2 (803) 는 설계 유효성확인을 지칭할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 층 1 (801) 로부터의 성능 결과들은 참조 설계가 요건들의 세트를 충족시키는지 여부를 검증하기 위하여 평가될 수도 있고 분석될 수도 있다. 일부 경우들에는, 요건들은 충족시키기 위한 근본적인 기능적인 성능 기준들 및 안전성 요건들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 요건들은 응력 및 고장 조건들 하에서 기본적인 기능들 및 제품 거동 및 특성들을 특정할 수도 있다. 또 다른 예에서, 요건들은 통치 또는 허가 단체들, 연방 안전성 표준들, 연료 및 배출 표준들, 도로 조건 설명들, 환경 설명들 등에 의해 설정된 동작 규칙들을 포함할 수도 있다. 이 요건들은 운반체가 어디에서 동작될 것인지, 예컨대, 어느 국가 관할권인지에 따라, 그리고 운반체의 목적 (예컨대, 유틸리티 트럭, 승객 통근 차량, 긴급 응답 운반체, 레이스 차량 등) 에 따라 변동될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 일부 요건들은 사용자에 의해 입력될 수도 있다. 예를 들어, 시스템 레벨 설계를 위한 요건들은 사용자-친화적 인터페이스를 이용하여 사용자에 의해 입력될 수도 있다. 운반체 요건들 인터페이스의 예는 도 9 에서 도시된다. 도 9 에서 도시된 바와 같이, 사용자들은 드롭-다운 (drop-down) 메뉴를 이용하여 설계의 요건들을 입력하도록 허용될 수도 있다. 예를 들어, 사용자들은 등록의 국가, 운반체 클래스, 충돌 등급, 지상 유격, 호몰로게이션 (homologation), 헤드램프 클래스, 배출 클래스 등을 입력하기 위한 옵션들을 제공받을 수도 있다. 예시적인 목적을 위하여, 드롭-다운 메뉴가 도시되지만, 그러나, 상이한 스케일들이 사용자에 의해 제공될 수도 있고 다양한 수단이 사용자 입력을 허용하거나 요건들을 정의하기 위하여 채용될 수도 있다는 것이 주목되어야 한다. 도 9 는 상세한 운반체의 충돌 테스트 요건들을 특정하는 일 예의 서브-메뉴를 도시한다. 전체적인 충돌 등급 요건은 각각의 특정 충돌 테스트에 대한 개별적인 요건들로 분해된다.
일부 실시형태들에서, 설계 모델은 모델이 요건을 충족시키는지 아닌지 여부를 결정하기 위하여 다수의 시뮬레이션 테스트들에 의해 평가될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 시뮬레이션 테스트는 다양한 물리적 테스트 조건들 하에서 참조 설계의 성능을 평가할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 테스트 조건들의 하나 이상의 세트들은 사전정의될 수도 있고 데이터베이스에서 저장될 수도 있다. 테스트 조건들은 예를 들어, 주변 온도 및 습도, 대기압, 바람 속력 및 방향, 및 태양 복사 부하를 포함할 수도 있다. 테스트 조건들은 또한, 주간, 야간과 같은 다양한 순간들에서, 또는 적도 (equatorial), 또는 더 높은-위도 테스트와 같은 상이한 로케이션에서 설계 모델의 성능을 측정하는 것을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 테스트 조건들의 세트는 운반체 고장을 유도할 정도로 그렇게 극단적으로 설정될 수도 있고, 그 후에, 설계 모델의 성능 또는 고장 레이트는 테스트의 결과로서 레코딩될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계를 위한 사양들 및 테스트 결과는 수치 벡터들에 의해 나타내어질 수도 있다. 특정 테스트에 따르면, 수치 벡터들은 다차원적일 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 사양은 어떤 차원들에 대한 통과-실패를 포함할 수도 있는 수치 벡터에 의해 나타내어질 수도 있다. 통과-실패 성능 벡터는 요건들에 대한 시뮬레이션 테스트의 결과를 평가함으로써 생성될 수도 있고, 그 후에, 요건의 통과 또는 실패의 레벨을 표시하는 점수가 계산될 수도 있다. 일부 실시형태들에서는, 성능 테스트 결과가 수치 판독들의 벡터의 형태로 나타내어질 수도 있도록, 다양한 테스트 결과들이 대응하는 요건들에 대해 수량화될 수도 있다. 벡터는 예를 들어, 특정 운전 사이클 하에서의 연료 소비, 등판능력 (gradeability), 및 온도의 척도 (measure) 들을 포함할 수도 있다. 벡터는 또한, 표준화된 여행들 또는 운전-사이클들 상에서 준수된 시간 시퀀스들을 편입시킬 수도 있다.
층 3
층 3 (805) 은 설계 모델이 이전에 설명된 바와 같은 모든 요건들을 충족시키도록 최적화되고 변경되는 레벨을 지칭할 수도 있다. 층 2 (803) 에서 도전되고 다루어진 통과-실패 성능 벡터들에 기초하여, 참조 모델 (설계) 은 그 성능이 모든 요건들을 준수하게 하도록 의도된 수정들로 자동적으로 변경될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 본 개시물은 모델의 변수들이 이전에 설명된 바와 같은 다수의 세분화 레벨들 (예컨대, 매크로 레벨, 중간 레벨, 마이크로 레벨 등) 에서 수정되는 것을 허용할 수도 있다. 설계 모델의 파라미터들을 조절하는 측면에서의 신축성은 설계가 모든 최소 요건들을 충족시키는 것을 보장할 수도 있다. 수정된 모델의 각각의 버전이 평가될 수도 있고, 결과들은 후속 수정들을 안내하기 위하여 이용될 수도 있다. 단일 목적 설계 최적화가 수반될 때, 전체적 최적화 (global optimization), 국소적 미분없는 최적화 (local derivative-free optimization), 국소적 경도-기반 최적화 (local gradient-based optimization), 휴리스틱 방법 (Heuristic method) 들 등과 같은 최적화 방법들 또는 알고리즘들이 이용될 수도 있다. 요건들이 상충하는 목적들 또는 다수의 규율들을 포함할 때, 설계는 이전에 설명된 바와 같은 최적화 방법을 이용하여 수정될 수도 있다.
층 4
층 4 (807) 는 사용자 선호도-주도형 레벨에서의 설계를 지칭할 수도 있다. 이 층에서, 사용자 선호도들은 최적화 절차 내로 보내질 수도 있고 설계 방향을 안내할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자 선호도들은 설계 헤드룸에 따라 한정될 수도 있고 제공될 수도 있다. 설계 헤드룸은 층 3 (803) 으로부터의 개별적인 특성화 점수들이 최소 요건들을 초과하는 용량을 포함할 때에 식별될 수도 있다. 이 초과 "설계 용량" 은 이 레벨에서 소진될 수도 있는 헤드룸을 나타낸다.
층 4 (807) 에서, 추가의 최적화는 사용자 선호도들을 참작할 수도 있다. 사용자는 하나 이상의 포커스 특질들, 절충 또는 선호도 레벨들 등을 선택하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 맞춤형 소프트웨어 프로그램은 하나 이상의 선호도들의 사용자 입력을 안내하기 위하여 이용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 소프트웨어 프로그램은 조절가능한 특질들의 리스트를 선택을 위하여 사용자들에게 제공하고 선택된 특질들 및 특질들의 집합 내의 상호-결합 관계들에 기초하여 하나 이상의 항목 (item) 들을 생성하도록 구성될 수도 있고, 여기서, 항목은 적어도 하나의 선택된 특질 및 하나 이상의 결합된/상호관련된 특질들을 포함하는 컨텍스트 그룹 (context group), 및 사용자들이 특질들의 그룹 내에서 절충 또는 선호도 레벨을 조절하기 위한 범위일 수도 있다. 소프트웨어는 선호도 레벨 또는 절충들을 설정하기 위하여 항목들의 시각적 표현들을 그것들을 위한 사용자들에게 제공함으로써 항목들을 디스플레이하고, 다른 항목들에 대하여 설정된 절충들에 기초하여 조절가능한 절충들의 범위를 동적으로 업데이트하고, 절충 판정들을 행하는 것을 보조하기 위하여 순간적 결과들을 사용자들에게 제공하도록 추가로 구성될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 조절가능한 특질들의 리스트는 주 특질들 및 보조 특질들을 포함할 수도 있다. 일부 경우들에는, 주 특질들은 고객 관점으로부터의 운반체의 일반적인 특질들, 또는 안락함, 운반체 최고 속력 등과 같은, 제품 레벨에서의 고객 희망/경험에 직접적으로 관련된 특질들일 수도 있다. 다른 경우들에는, 주 특질들은 더 적은 연산 또는 반복들이 수반될 수도 있도록, 다른 특질들에 덜 결합되거나 이들과 상호관련되는 특질들일 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 보조 특질들은 치수들, 중량들, 및 재료들 등과 같은 공학 설계 요건들의 형태일 수도 있는 공학 관점으로부터의 특질들을 지칭할 수도 있다. 그러나, 많은 다른 수단은 주 및 보조 특질들을 정의하기 위하여 이용될 수도 있다. 주 및 보조 특질들의 양자는 이전에 설명된 바와 같은 다양한 인자들에 직접적으로 링크될 수 있거나, 이전에 설명된 바와 같은 다양한 인자들로 변형될 수 있다.
일부 실시형태들에서는, 오직 주 특질들이 사용자들에게 디스플레이될 수도 있다. 다른 실시형태들에서는, 주 또는 보조의 어느 하나 또는 양자로부터의 조절가능한 특질들의 리스트가 선택을 위하여 사용자들에게 제공될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자들에게 디스플레이된 특질들은 이 특질들의 이력 우선순위 또는 관심 레벨에 기초하여 결정될 수도 있다. 일부 경우들에는, 우선순위 또는 관심 레벨이 사용자 관심 있는 에어리어들 또는 특질들을 표시하는 이력 데이터로부터 유도될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 디스플레이된 특질들은 데이터베이스로부터 취출된 사용자 특정 정보에 기초하여 결정될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자들에게 제공된 조절가능한 특질들은 현재의 최적화 결과 및 평가된 잠재적인 성능에 기초하여 결정될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 항목들은 결합된 특질들의 그룹들을 나타내는 그래픽일 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이 결합된 특질들은 포커스 특질들로서 지칭될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 포커스 특질들은 또한, 포커스 인자들로서 지칭될 수도 있다.
하나 이상의 조절가능한 특질들이 선택된 특질에 결합될 때, 하나 이상의 항목들은 절충 판정을 행하기 위하여 사용자들에게 자동적으로 디스플레이될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 결합된 또는 링크된 특질들은 이전에 설명된 바와 같은 결합 관계에 기초하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 결합 관계는 동일한 입력 변수들에 의해 영향받은 상이한 특질들을 포함할 수도 있고, 특질의 입력 변수는 또 다른 특질, 또는 상충하는 기준들을 가지는 상이한 특질들의 출력에 의해 영향받는 등과 같다. 일부 실시형태들에서, 결합 관계는 이전에 언급된 바와 같은 모듈들과 같은 다양한 모듈들에 기초하여 미리 결정될 수도 있다. 결합된 특질들이 조절가능한 것으로 결정될 때, 그것들은 절충 판정을 행하기 위하여 사용자들에게 디스플레이될 수도 있다.
항목은 함께 그룹화될 수 있고 사용자들에게 디스플레이될 수 있는 임의의 수의 포커스 인자들을 포함할 수도 있다. 항목은 적어도 하나의 선택된 인자 및 상호관련된 비선택된 인자들을 포함할 수도 있다. 항목은 전부가 선택된 인자들인 인자들을 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 항목은 인자들의 그룹 및 그룹 내에서의 결합 관계를 사용자들에게 디스플레이할 수도 있다.
도 10a 는 일부 실시형태들에 따라, 사용자-선호도-주도형 설계를 위한 포커스 인자들 및 절충 옵션들의 시각적 표현의 예들을 도시한다. 예를 들어, 2 개의 포커스 인자들은 사용자가 바 (bar) 의 로케이션을 선택함으로써 포커스 인자들 사이의 절충 레벨 또는 선호도 레벨을 선택하는 것을 허용할 수도 있는 슬라이더 바 (slider bar) 에 의해 나타내어질 수도 있다. 예 (1017) 에서, 사용자들은 포커스 인자들 스타일과 공기역학 사이에서 절충 레벨을 이동시키기 위하여 커서 (cursor) 를 이용하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 한 쌍의 포커스 인자들에 대한 절충 레벨을 조절할 시에, 다른 결합된 인자들의 선호도/절충 레벨은 자동적으로 계산될 수도 있고 순간적으로 사용자들에게 제시될 수도 있다.
또 다른 예에서, 3 개의 포커스 인자들은 3 개의 인자들 사이의 비율 또는 절충을 나타내는 이동가능한 객체를 갖는 삼각형에 의해 시각화될 수도 있다. 국한된 공간 내에서 이동가능한 객체의 위치를 조절함으로써, 사용자들은 설계 프로세스를 안내하기 위하여 개인 선호도를 용이하게 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 10a 에서 도시된 바와 같이, 사용자들은 3 개의 포커스 인자들 비용, 속력, 및 스타일 사이의 절충을 결정하기 위하여 참조 커서 (1021) 를 이동시키도록 허용될 수도 있다.
다른 실시형태들에서, 3 개를 초과하는 포커스 인자들은 3-D 시각적 표현 (1015) 에 의해 나타내어질 수도 있다. 예를 들어, 사면체 (1015) 가 이용될 수도 있다. 3-D 표현 예에서, 각각의 정점 (vertex) 은 포커스 인자를 나타낼 수도 있고, 사면체의 표면들은 제약 공간으로 형성할 수도 있다. 사용자들은 다수의 포커스 인자들 사이의 선호도를 결정하기 위하여 참조 커서를 이동시키도록 허용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 선호도는 제약 공간 내에서 사용자들에게 제공된다. 절충 레벨의 범위는 시각적 제시들에서 표시될 수도 있다. 예를 들어, 범위는 슬라이더 바 (1017) 의 좌측 및 우측 제한, 또는 삼각형 (1019) 의 에지들에 의해 제시될 수도 있다.
표현의 다른 형상들 (예컨대, 바, 피라미드 (pyramid), 정육면체 (cube), 원, 구 (sphere) 등) 또는 다른 형태들 (예컨대, 수치, 그래픽 등) 은 선택된 포커스 인자들을 시각화하고 절충들을 판정하기 위하여 사용자들에게 제공될 수도 있다는 것이 주목되어야 한다. 표현은 슬라이더 바 (1017) 및 삼각형 (1019) 과 같은 2-D 이미지들, 또는 사면체 (1015) 와 같은 3-D 이미지들일 수도 있다.
삼각형 (1019) 의 예에서, 참조 커서 (1021) 는 2-차원 평면에서 임의의 방향으로 이동될 수도 있다. 이동하는 범위는 삼각형의 에지에 의해 한정될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이용가능한 설계 공간은 잠재적인 설계 헤드룸을 표시하는 삼각형 형상 내의 강조표시 에어리어에 의해 나타내어질 수도 있다. 각각의 정점은 포커스 인자 (예컨대, 비용, 속력, 및 스타일) 를 나타낼 수도 있다. 커서의 위치는 3 개의 인자들 사이에서 선호도 또는 절충 레벨의 비율에 대응할 수도 있다. 예를 들어, 선호도 커서와 각각의 정점 사이의 거리는 선호도 레벨에 비례할 수도 있다. 다른 경우들에는, 거리가 선호도 레벨에 역비례할 수도 있다.
3-D 표현 예 (1015) 에서, 각각의 정점은 포커스 인자 (예컨대, 공기역학, 안전성-RC, 안락함-RH, 및 가시성-DW) 를 나타낼 수도 있고, 사면체의 표면들은 잠재적인 설계 공간을 나타낼 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 제약 공간 또는 이용가능한 설계 공간은 사면체 (1015) 내부의 강조표시된 에어리어 또는 체적으로서 그래픽으로 묘사될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 사용자들은 선택되고 관련된 절충 레벨들일 수 있는 이용가능한 포커스 인자들의 측면에서 맞춤화의 한정된 스케일을 제공받을 수도 있다. 일부 경우들에는, 제약 공간은 최적화된 해결책들에 의해 결정될 수도 있는, 선택될 수 있는 인자들 (조절가능한 인자들) 을 지칭할 수도 있다. 일부 경우들에는, 제약 공간은 사용자들이 절충 레벨들 내에서 절충들을 설정하도록 허용되는 절충 레벨들의 스케일 제한을 지칭할 수도 있다. 예를 들어, 현재의 모델의 상이한 분석 결과들에 기초하여, 포커스 인자들의 동일한 그룹에 대한 절충 레벨의 느슨하거나 긴밀한 스케일 제한이 제공될 수도 있고, 사용자들은 그 제한 내에서 절충의 비율 또는 레벨을 조절하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이용가능한 인자들 및 절충 스케일들은 설계 헤드룸 또는 제약에 기초하여 결정될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 헤드룸은 하나 이상의 이전의 분석 테스트 결과들 (예컨대, 층 3 (805) 으로부터 획득된 개별적인 특성화 점수들) 이 최소 요건들의 세트를 초과할 때에 식별될 수 있는 설계 용량을 지칭할 수도 있다. 일부 실시형태들에서는, 최적의 해결책들 (예컨대, 파레토 한계) 의 집합이 최소 요건들의 전부를 초과할 수도 있고, 이 경우, 초과 공간에 있는 최적의 해결책들의 집합이 평가될 수도 있고, 선택될 수 있는 상관된 인자들에 대한 선호도들의 레벨들의 형태로 사용자들에게 제공될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 헤드룸은 사용자에 의해 선호된 특정 인자들 (즉, 포커스 인자들) 의 방향을 따라 상이할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 사용자들에게 제시된 포커스 인자들은 이전에 설명된 것과 동일한 설계 분석 인자들이 아닐 수도 있다. 일부 경우들에는, 품질 기능 전개 (Quality Function Deployment; QFD) 와 같은 방법들이 공학 인자들을, 고객 필요성들을 다루는 형태로 변환하기 위하여 이용될 수도 있다. 예를 들어, 공학 인자 (예컨대, 노드 로케이션, 인쇄 시간 등) 는 고객 수요들 관련된 인자 (내부 안락함, 비용 등) 로 변형될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 고객 필요성들은 경제성, 성능 특징들, 크기, 및 스타일링과 다른 유도된 속성들 사이의 기본적인 절충들을 포함할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 사용자들로부터의 입력은 설계 선호도를 표시할 수도 있고, 추가의 설계 최적화를 위한 요건들/제약들 및/또는 목적들로서 구현될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 사용자들로부터의 입력 (예컨대, 포커스 인자들 및 선호도/절충 레벨들) 은 추가의 최적화 프로세스를 위한 공학 요건들/제약들, 목적들, 또는 테스트 계획들로 변형될 수도 있다. QFD 와 같은 방법들은 사용자의 요건들을 공학 요건들로 변환하기 위하여 이용될 수도 있다. 사용자 선호도가 공학 분석 인자들로 변형된 후, 현재의 모델의 분석은 (사용자 선호도 입력으로부터 유도된) 새로운 요건에 대하여 모델을 평가하기 위하여 수행될 수도 있고, 그 후에, 설계는 분석 결과에 따른 추가의 최적화를 위하여 수정될 수도 있거나 수정되지 않을 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 설계의 시각적 표현은 사용자들이 선호도 판정들을 행하는 것을 보조하기 위하여 실시간으로 또는 실시간에 근접하여 사용자들에게 제시될 수도 있다. 이 시각적 표현은 사용자에 의한 절충 또는 선호도 입력에 의해 도입된 순간적인 설계 영향을 반영할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 순간적 결과는 연산 또는 시뮬레이션 테스트가 요구되지 않도록, 데이터베이스에서 이전에 저장된 테스트 결과일 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 순간적 결과는 긴 연산 사이클을 요구하지 않을 수도 있는 이전의 테스트 결과들의 새로운 조합에 기초한 계산일 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 결과는 최적화 프로세스로부터 획득될 수도 있다. 사용자에 의해 선택된 특정 포커스 인자들 및 절충들의 레벨에 기초하여, 구조체 설계에 대한 대응하는 변화들은 그래픽 모델에서 가식적일 수도 있거나 가시적이지 않을 수도 있다. 일부 경우들에는, 사용자들은 형상, 크기, 컴포넌트들의 수 등과 같은 모델의 외관에서의 순간적 변화들을 시각화할 수 있을 수도 있다. 다른 경우들에는, 사용자들이 표들, 도면들, 분석 맵들 등과 같은 수치 형태에서의 변화들을 시각화하도록 허용될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계의 상이한 버전들에 대응하는 시각적 표현들의 세트는 비교 및 선택을 위하여 사용자들에게 제시될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 사용자들은 변경되었던 거동을 평가하기 위하여 동적 시뮬레이션에서 모델을 "테스트 운전" 하도록 허용될 수도 있고, 희망된 성능 "느낌 (feel)" 이 달성될 때, 선호도 설정이 록 다운 (lock down) 될 수도 있다. 다양한 수단은 사용자들이 애니메이션 (animation), 가상 현실 (virtual reality) 등과 같이, 운반체를 가상적으로 테스트 운전하기 위하여 제공될 수도 있다.
도 10b 내지 도 10c 는 일부 실시형태들에 따라, 선호도-주도형 레벨에서의 설계 최적화의 예를 예시한다. 예에서, 설계 객체는 운반체이다. 선호도-주도형 층에서의 프로세스 이전에, 기준선 운반체 설계는 시뮬레이션 테스트에 의해 평가되었을 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 운반체 모델 운전 시뮬레이션을 작동시킴으로써, 윈드실드 (windshield) 를 통한 운전자의 가시성이 현재의 설계 (1063) 에 대하여 불충분하다는 것을 발견할 수도 있다.
조절가능한 특질들의 리스트 (101) 가 사용자에게 제공될 수도 있다. 임의의 적당한 형태는 드롭-다운 리스트, 표들, 차트들, 그림 표현들 등과 같은, 조절가능한 특질들의 리스트를 디스플레이하기 위하여 이용될 수도 있다. 사용자는 조절을 위한 하나 이상의 특질들을 선택할 수도 있다. 이 예에서는, "가시성-운전자 윈드실드 (Visibility-Driver Windshield)" (가시성-DW) 가 리스트로부터 선택될 수도 있다. 가시성-DW 특질의 선택 시에, 안락함 - 운전자 헤드룸, 안전성-지붕 붕괴, 공기역학-피크 지붕 높이와 같은 다수의 링크된/결합된 또는 영향받은 특질들은 자동적으로 식별될 수도 있고 사용자들 (1003) 에게 디스플레이될 수도 있다. 추가적으로, 주석 붙여진 또는 예시된 특질을 갖는 현재의 모델의 그래픽 표현이 사용자에게 디스플레이될 수도 있다. 일부 경우들에는, 주석 붙여진 특질은 포커스 특질들과 매우 상관되거나 연관된 특질 또는 인자일 수도 있고, 예시의 목적을 위하여 사용자들에게 제시될 수도 있다. 이 예에서, 4 개의 상이한 운반체 높이들 (1081 내지 1084) 은 도 10c 에서 도시된 바와 같은 윈드실드 (가시성-DW) 특질을 나타내기 위하여 디스플레이된다. 운반체 높이 한정의 완화는 운전자를 위한 개선된 전방 도로 가시성을 제공하기 위하여 더 크거나 더 많은 수직으로 경사진 윈드실드 유리를 허용할 수도 있다.
도 10c 에서 도시된 바와 같이, 운반체 높이에 대한 조절들의 범위는 조절에 의해 영향받을 수도 있다. 설계 모델들 (1061 내지 1064) 의 4 개의 버전들은 4 개의 상이한 높이들 (1081 내지 1084) 에 대응하고, 제 3 모델 (1063) 은 기준선 모델을 나타낸다.
표 (1005) 는 결합 관계들을 포함하는 모든 식별된 포커스 특질들의 교차-행렬 (cross-matrix) 일 수도 있다. 예를 들어, 표 (1005) 에서 도시된 바와 같이, 결합 관계는 6 개의 쌍들: T1, T2, T3, T4, T5, 및 T6 에 의해 식별될 수도 있고 나타내어질 수도 있다.
또한, 포커스 특질들의 각각의 쌍은 사용자-선택가능한 슬라이더 제어 (1007) 와 함께 디스플레이될 수도 있고, 사용자는 슬라이더를 조절하도록 선택할 수도 있거나 선택하지 않을 수도 있다. 사용자는 슬라이더의 위치를 조절함으로써 한 쌍의 특질들 사이의 선호도 레벨 또는 절충을 판정하도록 촉구받을 수도 있다.
이전에 언급된 바와 같이, 결합 관계는 많은 다른 방법들로 나타내어질 수도 있다. 예를 들어, 포커스 특질들의 동일한 리스트는 도 10a 에서의 사면체 (1094) 의 형태로 도시될 수 있다. 이것은 슬라이더들이 이동될 때에 라이브 업데이트를 갖는 온-스크린 (on-screen) 으로 도시될 수도 있다. 4 개의 특질들의 각각은 사면체의 하나의 정점 (가시성-DW (1095), 안락함-DH (1096), 안전성-RC (1097), 및 공기역학-RH (1098)) 으로 맵핑될 수도 있다. 각각의 에지는 총 6 개의 에지들에 대하여, 2 개의 특질들의 쌍을 이룬 순열 (permutation) 을 나타낼 수도 있다. 각각의 거래 슬라이더 (trade slide) T1, T2, T3, T4, T5, 및 T6 은 6 개의 에지들 중의 하나를 따르는 포인트를 나타낸다. 각각의 쌍의 슬라이더 설정 백분율은 에지를 따라 놓여 있는 포인트로서 나타내어질 수 있다.
일부 경우들에는, 절충 선택에 대응하는 운반체 모델의 그래픽 표현이 사용자 (1011) 에게 순간적으로 디스플레이될 수도 있다. 사용자들은 설계 모델 상의 직접 및 간접 변화들을 그 표현된 절충 선호도들의 결과로서 즉시 시각화하도록 허용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 사용자-선호도-주도형 설계를 위한 포커스 인자들 및 절충 옵션들의 시각적 표현 및 설계의 시각적 표현은 디바이스 상에서 사용자에게 디스플레이될 수도 있다. 도 10d 는 개시물의 실시형태들에 따라, 그래픽 사용자 인터페이스 및 사용자 상호작용을 제공하는 디바이스들의 예들을 예시한다. 일부 실시형태들에서, 디바이스는 컴퓨팅 디바이스일 수도 있다. 디바이스는 사용자 입력 선호도에 대한 시각적 표현들을 디스플레이하기 위한 디스플레이 (1023) 를 포함할 수도 있다. 디스플레이 스크린은 터치-감지 입력 능력을 포함할 수도 있거나 포함하지 않을 수도 있다. 디바이스는 프로세서 및/또는 메모리를 포함할 수도 있다. 메모리는 설계 단계들 또는 연산들과 같은 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 코드, 로직, 또는 명령들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수도 있다. 프로세서는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들에 따라 단계들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 디바이스는 데스크톱 컴퓨터, 셀, 스마트폰, 태블릿, 랩톱, 서버, 또는 임의의 다른 타입의 연산 디바이스일 수도 있다. 디바이스는 3-D 프린터와 통신할 수도 있다. 디바이스는 네트워크 디바이스일 수도 있거나 네트워크 디바이스가 아닐 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 디바이스는 로컬 영역 네트워크 (local area network; LAN), 인터넷과 같은 광역 네트워크 (wide area network; WAN), 전기통신 네트워크, 데이터 네트워크, 또는 임의의 다른 타입의 네트워크와 같은 네트워크를 접속할 수 있을 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 사용자들은 사용자 대화형 디바이스 (1019) 를 통해 선호도 커서를 이동시키도록 허용될 수도 있다. 이러한 사용자 대화형 디바이스들의 예들은 키보드, 버튼, 마우스, 터치스크린, 터치패드, 조이스틱, 트랙볼, 카메라, 마이크로폰, 모션 센서, 열 센서, 관성 센서, 또는 임의의 다른 타입의 사용자 대화형 디바이스를 포함할 수도 있다.
층 5
도 8 을 다시 참조하면, 층 5 (809) 는 머신-학습 최적화의 레벨을 지칭할 수도 있다. 이 레벨에서, 설계 최적화는 실제적인 제품들 및/또는 물리적 모델들에 의한 실험들로부터의 데이터를 수반할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계들, 제조 경험, 설계 경험, 제조 성능, 및 제품 성능 등의 데이터베이스는 컴파일링될 수도 있고 규칙적으로 업데이트될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스에서 저장된 데이터는 컴포넌트 또는 제품의 전달 후에 생성되는 피드백을 포함할 수도 있고, 따라서, 그것은 프로세스로부터 최종적인 성과들을 캡처한다. 성과들은 예를 들어, 만족스럽거나 불만족스러운 것의 어느 하나일 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 제품들의 전체 수명-사이클로부터 수집된 데이터를 포함할 수도 있다. 데이터의 수집은 제품 제조 (마이닝 (mining) / 사전 원시 자료들에서 시작함), 설계 프로세스, 제조, 전달, 필드 이용, 및 궁극적인 재활용을 포함할 수도 있다. 또 다른 예에서, 다양한 실제 조건들 하에서의 유사한 제품들의 성능으로부터 모여진 이력 데이터는 레코딩될 수도 있고 분석될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 운반체 설계 데이터베이스에 대하여, 데이터는 선호도들, 습관, 운전 거동 등과 같은, 고객들에 관련된 정보를 더 포함할 수도 있다. 지식 및 패턴들은 머신 학습, 신경망 분석 기법들 등과 같은 기법들을 이용하여 데이터베이스로부터 추출될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 물리적 데이터의 데이터베이스로부터 추출된 정보는 설계 모델들에 대한 추가의 수정 및 세분화를 안내하기 위하여 이용될 수도 있다. 예를 들어, 고객 거동 관련된 정보는 개인화된 최종적인 설계 제품을 달성하기 위하여 설계 최적화 프로세스 내로 인자화될 수도 있다. 실제적인 물리적 제품들로부터 학습된 정보는 설계 최적화를 개선시킬 수도 있고, 기존의 수학적 모델들 및 수치 시뮬레이션들에 오직 기초하여 달성되기가 어려운 제품을 전달할 수도 있다.
도 11 은 예시적인 설계 최적화 사이클을 통한 데이터 흐름의 도면을 도시한다. 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 최적화 사이클들은 본 개시물에서의 다수의 층들에서 수반될 수도 있다. 이전에 언급된 바와 같은 다양한 3-D 인쇄된 구조체-기반 객체들은 제시된 방법에 의해 최적화될 수 있다. 다음의 실시형태는 운반체 구조체 설계를 예로서 이용하지만; 그러나, 최적화 방법은 운반체의 엔진 또는 타이어와 같은 임의의 서브시스템에 적용될 수 있거나, 다른 비-모터-운반체 구조체 non-motor-vehicle structure) 들의 설계를 위하여 이용될 수 있다.
일부 실시형태들에서, 설계 최적화 사이클은 운반체의 파라메트릭 CAD (컴퓨터 보조 설계) 모델 (1101) 과 함께 시작할 수도 있다. 초기 운반체 모델 (1101) 은 구조체, 타이어들, 엔진, 도어들, 변속기, 냉각 시스템 등과 같은, 운반체의 완전한 파라메트릭 설명을 포함할 수도 있다. 초기 운반체 모델 (1101) 은 각각의 컴포넌트의 3-차원 설명들, 및 그것들이 서로 어떻게 연관되는지를 포함할 수도 있다. 초기 운반체 모델 (1101) 은 또한, 다양한 유리, 금속, 고무, 및 플라스틱 컴포넌트들에 대한 재료들 특질들을 포함할 수도 있다. 이전에 설명된 바와 같이, 데이터베이스는 초기 설계로서 이용될 수 있는 수 많은 설계 모델들을 저장하기 위하여 이용될 수도 있다.
테스트 계획 및 조건들 (1111) 은 운반체에 대하여 규정된 테스트들의 사전정의된 세트일 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 테스트 계획들은 컴퓨터-인코딩된 명령들의 세트로서 구현된 다양한 시뮬레이션 모듈들을 포함할 수도 있고, 테스트 조건들은 다양한 테스팅 목적들을 위하여 대응하는 테스트 계획들에 적용되어야 할 파라미터들의 세트를 포함할 수도 있다. 시뮬레이션 테스트 유닛 (1103) 은 운반체 모델 (1101) 및 테스트 계획들 및 조건들 (1111) 을 취할 수도 있고, 분석 소프트웨어로 시뮬레이션 테스트를 수행한다. 예를 들어, 시뮬레이션 프로그램 (1103) 은 모델을, 거동적 극단들을 도출할 수도 있는 시뮬레이팅된 스트레스가 많은 조작들의 세트에 종속시킬 수도 있고, 성능의 측정들은 적절한 순간들에 취해질 수도 있다.
테스트 계획 및 조건들 (1111) 은 모델이 다수의 미리 결정된 테스트 상황들 하에서 어떻게 수행하는지를 평가하기 위하여 물리적 테스트 프로세스를 설명할 수도 있다. 예를 들어, 테스트 조건들은 예를 들어, (주간, 야간, 적도, 또는 더 높은-위도 테스트에 대한) 주변 온도 및 습도, 대기압, 바람 속력 및 방향, 및 태양 복사 부하를 특정할 수도 있다. 또 다른 예에서, 테스트 조건들은 충돌 (비-선형 순시적), NVH (주파수 도메인), 스티프니스 (선형 정적), 내구성 (선형 정적), 공기역학 (CFD) 등과 같은 멀티-규율적 부하 경우들을 포함할 수도 있다. 일부 테스트 조건들은 운반체 고장을 고의적으로 유도할 정도로 그렇게 극단적일 수도 있다. 고장이 어디에서 또는 어떻게 발생하는지를 발견하고 측정하는 것은 테스트의 핵심 특징일 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션들은 운반체의 다양한 컴포넌트들이 충돌과 같은 시나리오 동안에 어떻게 이동할 수도 있거나 변형될 수도 있는지의 표시를 제공할 수도 있다. 또 다른 예에서, 분석은 시간적 테스트 요법을 포함할 수도 있고, 예를 들어, 운반체의 성능은 제로 속력에서 시작하고, 소정의 상승 레이트로 최대로 가속하고, 미리 결정된 웨이포인트 (waypoint) 들, 속력들, 턴 (turn) 들, 또는 장애물들의 리스트를 통해 조작하고, 다시 제로로 감속하는 운반체의 테스트를 작동시킴으로써 평가될 수도 있다.
시뮬레이션 테스트 유닛 (1103) 은 다수의 시뮬레이션들로서 착수될 수 있는 소프트웨어 패키지들의 세트를 포함할 수도 있다. 소프트웨어 패키지들의 세트는 동시에 작동될 수도 있거나 작동되지 않을 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 소프트웨어 패키지들은 테스트 계획 및 조건들 (1111) 에 의해 특정된 바와 같이, 각각의 자신의 계획 및 조건들에 따라 테스트들을 수행하도록 명령받을 수도 있다. 이 복수의 시뮬레이션 테스트들은 운반체 성능의 몇몇 상이한 양태들의 측정을 허용할 수도 있다. 다양한 설계 분석을 위하여 이용될 수도 있는 ANSYS, AutoCAD, Autodesk, SolidWorks, Nastran, Fluent, 또는 pro/Engineer 와 같은, 다양한 시뮬레이션 분석 소프트웨어가 분석을 위하여 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 소프트웨어 패키지들은 운반체 성능의 몇몇 상이한 양태들의 측정을 동시에 허용하는 다수의 동시 시뮬레이션들로서 착수될 수 있다. 다른 실시형태들에서, 다수의 소프트웨어 패키지들은 순차적으로 착수될 수도 있다. 동일한 소프트웨어의 다수의 복사본들은 테스트 조건들의 다양한 세트들 하에서 성능의 동일한 파라미터들을 테스트하기 위하여 착수될 수 있다. 예를 들어, 동일한 운반체 모델은 다양한 날씨 조건들: 더운 여름, 추운 겨울, 우기, 및 눈-결빙 도로들 하에서 동일한 소프트웨어를 이용하여 동일한 테스트 트랙 상에서 주행될 수도 있다. 이 테스트에서 캡처된 결과들의 테스트 스펙트럼은 모든-계절 성능의 응축된 하이 레벨 스냅샷을 제공할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 다수의 시뮬레이션 테스트들은 동일한 컴퓨터 상에서 작동될 수 있다. 임의적으로, 다수의 시뮬레이션 테스트들은 급속 병렬 성능 특성화를 허용하는 네트워크를 통해 통신될 수도 있거나 통신되지 않을 수도 있는 다수의 컴퓨터들 상에서 작동될 수도 있다. 일부 실시형태들에서는, 성능 특성들의 극도로 폭넓은 세트가 짧은 시간 내에 수집될 수 있도록, 수백 또는 수천 개의 테스트들이 병렬로 작동될 수도 있다. 예를 들어, 모든-계절 테스트의 경우, 각각의 계절적 변동이 별도의 컴퓨터 상에서 실행될 수도 있다. 테스트 계획들 및 조건들의 범위는 임의의 특수한 운반체 능력들에 맞추기 위하여 필요한 바와 같이 적합하게 될 수 있다.
도 12 는 시뮬레이션 테스트 소프트웨어의 하나의 사이클로부터의 예시적인 출력의 렌더링 (1200) 을 도시한다. 이것은 선형 노드 로케이션들 및 튜브 지형 (topography) 의 구조적 분석이다. 도시된 구조체는 노드 로케이션들 및 지형의 민감도 분석을 갖는 노드-기반 운반체 프레임이다. 구조체의 일부 부분들은 현재의 최적화 목적에 관련하여 노드 로케이션 및 지형에 더 민감할 수도 있다. 이 예에서, (도 12 에서 관측된 바와 같은) 구조체의 좌측 측부 (1201) 는 구조체의 우측 측부 (1203) 보다 노드 로케이션에 더 민감하다. 이 시뮬레이션 테스트 결과는 구조체의 좌측 측부에 대한 하나 이상의 변경들을 압박할 수도 있다.
도 11 을 다시 참조하면, 테스트 국면이 진행될 때, 다양한 테스트들로부터의 측정들이 컴파일링될 수도 있고, 수치 판독들의 벡터의 형태로 성능 테스트 결과들 (1105) 로서 레코딩될 수도 있다. 벡터는 예를 들어, 스트레스 하에서의 연료 소비, 등판능력, 및 온도 등의 척도들을 포함할 수도 있다. 벡터는 또한, 표준화된 여행들 또는 운전-사이클들 상에서 준수된 시간 시퀀스들을 편입시킬 수도 있다.
시뮬레이팅된 테스트가 완료된 후, 컴파일링된 성능 테스트 결과들 (1105) 은 최적성 평가 유닛 (1115) 에 의해 평가될 수도 있다. 최적성 평가 유닛 (915) 은 모델의 성능의 수용가능성을 측정하기 위하여 목표들 및 제약들 (1113) 로서 표현된 사전선택된 목표 상태를 이용할 수도 있다. 모델의 현재의 성능 레벨로부터 목표 성능 레벨까지의 거리는 정량적으로 측정될 수 있다. 성능 공간에서의 이 벡터의 방향은 후속 최적화 반복에 대한 증분 스텝 크기 (increment step size), 스텝 방향 (step direction), 중량 인자 등의 설정을 변화시킴으로써 추가의 최적화를 안내하기 위하여 이용될 수도 있다.
도 13 은 최적성 평가 유닛 (1115) 에 의해 평가된 예시적인 성능 테스트 결과 (1115) 의 그래프를 도시한다. 이 예에서, 그래프는 2 개의 축들 "테스트 점수 A" 및 "테스트 점수 B" 를 형성하는, 성능 테스트 결과 벡터 (1105) 의 차원들 중의 2 개를 입증하고 있다. 2 개의 테스트 점수들은 연료 경제성 및 등판능력과 같은 임의의 2 개의 인자들을 나타낼 수 있다.
2 개의 축들은 하단 좌측에서의 가장 덜 바람직한 사분면 (quadrant) 및 상단 우측에서의 가장 바람직한 사분면으로 배향된다. 도 13 의 파트 A 에서, 포인트 (1350) 는 목표 상태의 추정된 좌표를 나타낼 수도 있다. 과다-설계된 또는 과도하게 가능한 제품 조건들을 나타내는, 코너와 목표 사이의 일부 초과 공간이 존재할 수도 있다.
단일 시뮬레이션 테스트의 성능 테스트 결과 벡터로부터의 테스트 결과들은 포인트 (1341) 로서 나타내어진다. 제약 라인 (1348) 은 이 그래프 상에서 나타내어질 수 없는 테스트 결과 벡터의 다른 차원들에 의해 부과된 제한-수평선 (limit-horizon) 을 나타낼 수도 있다. 제약 라인 (1348) 의 우측의 에어리어들은 제품의 기능적인 필요성들을 위반할 수도 있고, 그러므로, 이 에어리어에는 수용가능한 해결책이 없다. 파트 A 에서의 그래프는 목표 (1350) 가 제약된 공간 외부에 놓여 있다는 것을 표시한다. 이것은 목표 포인트 (1350) 가 테스트 점수 A 와 테스트 점수 B 사이의 임의의 간단한 거래에 의해 달성불가능하다는 것을 표시한다. 이 경우는, 목표 방향이 명확하게 기재되지만, 해결책이 직접적으로 가시적이거나 달성가능하지 않은 전형적인 제품 성능 공간에 대응할 수도 있다.
이 경우, 포인트 (1351) 및 포인트 (1352) 는 파트 B 에서 도시된 바와 같은 최적 후보들로서 디스플레이된다. 포인트들 (1351 및 1352) 은 양자 모두 제약 수평선 라인 (1348) 을 충족시키고, 양자는 목표 포인트 (1350) 에 인접하다. 후속 단계들은 소프트웨어가 최적의 만족스러운 해결책을 발견하기 위하여 이 공간을 어떻게 탐사하는지를 예시한다.
테스트 결과들 포인트 (1341) 는 현재의 운반체 모델에 관한 시뮬레이션 테스트를 작동시킴으로써 생성된다. 일부 경우들에는, 성능 테스트 결과 벡터가 모델이 그 기재된 성능 목표에 상당히 못미친다는 것을 표시할 때, 테스트 결과는 최적이 아닌 것으로서 분류될 수도 있다. 이 경우, 모델은 그 성능을 개선시키기 위하여 모델의 수정을 요구하고, 최적성 평가 유닛 (1115) 은 목표 및 요건을 포함하는 명령들을 설계 변경 유닛 (1107) 에 제공할 수도 있다.
또 다른 경우에는, 테스트가 모델이 성능 목표를 달성하였거나 초과하였다는 것을 표시할 때, 테스트 결과는 이 점수 차원에서 만족스러울 수도 있다. 이 경우, 현재의 변경 방향에서의 추가의 최적화는 상당한 값을 산출하지 않을 수도 있다. 반복 프로세스는 그 후에, 최적성 평가 유닛 (1115) 에 의해 전환되거나 종결되는 것의 어느 하나로 된다.
또 다른 경우에는, 테스트가 하나 이상의 제약 표면들이 초과되었다는 것을 표시할 때, 설계 위반이 발생하였을 수도 있다. 이 경우, 최적성 평가 유닛 (1115) 은 이전의 더 높은-점수화 설계 반복으로의 "단계들 후퇴 (steps back)" 를 최적화 프로세스에 명령할 수도 있다. 이것은 가장 최근의 설계 변화의 효과들을 제거한다. 악화하는 방향의 탐지는 이 파라메트릭 방향에서의 추가의 증분 탐사가 생산적이지 않을 것이라는 표시이다. 유사하게, 제약 표면이 증분 개선을 차단하고 있는 것으로 발견될 때, 이것은 국소적 최적에 도달되었다는 표시이다.
도 11 을 참조하면, 최적성 평가 유닛 (1115) 이 현재의 모델이 성능 목표를 달성하였다는 것을 발견할 경우, 설계 프로세스는 종료될 수도 있고, 현재의 모델은 최적의 운반체 모델 (1117) 로서 출력될 수도 있다. 변경 요건이 최적성 평가 유닛 (1115) 에 의해 표시될 경우, 설계 변경 유닛 (1107) 은 초기 운반체 모델 (1101) 에 대한 증분 변경을 행할 수도 있고, 변경된 운반체 모델 (1109) 을 생성할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 변경은 원래의 모델 (1101) 에서의 하나 이상의 설계 파라미터들에 대해 행해질 수도 있다. 파라미터들은 모든 운반체 파라미터들의 포커스 서브세트로부터 선택될 수도 있다. 일부 사례들에서, 파라미터들은 안내된 최적화의 경우에 수동적으로 선택될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 파라미터들은 개방 또는 운반체-폭의 일반적인 최적화의 경우에 자동적으로 선택될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 파라미터들은 이전에 설명된 바와 같은 다양한 설계 세분화 레벨들에서 변경될 수 있다.
모델 (1109) 이 변경된 후, 그것은 초기 운반체 모델 (1101) 을 새로운 업데이트된 운반체 참조 설계로서 대체할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 시뮬레이션 테스트 유닛 (1103), 최적성 평가 유닛 (1115), 및 설계 변경 유닛 (1107) 은 하나 이상의 맞춤형 소프트웨어 프로그램들에서 구현될 수도 있다. 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들은 하나 이상의 시뮬레이션 및 분석 소프트웨어 프로그램들에 대해 인터페이싱하도록 구성될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 하나 이상의 데이터베이스들은 어딘가에서 설명된 바와 같은 설계 프로세스에서 수반되는 데이터 (예컨대, 초기 운반체 모델 (1101), 테스트 계획들 및 조건들 (1111), 목표들 및 제약들 (1113), 성능 테스트 결과들 (1105), 변경된 운반체 모델 (1109), 최적의 운반체 모델 (1117) 등) 를 저장하기 위하여 포함될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 최적화의 방향은 반복 결과들을 시각화함으로써 추적될 수 있다. 최적화 경로를 목표와 비교함으로써, 추가의 최적화 방향이 판정될 수도 있다. 도 13 의 파트 C 에서의 그래프는 4 개의 연속적인 반복들 (1341, 1342, 1343, 및 1344) 로부터의 성능 테스트 결과 점수들을 도시한다. 각각의 결과는 반복적으로 변경된 모델 상에서 작동된 시뮬레이션 테스트들의 세트에 의해 생성된다. 일부 실시형태들에서, 변경은 설계 변수들에 적용될 수도 있다. 최적화 경로의 패턴은 각각의 성능 테스트 점수 (1341, 1342, 1343, 및 1344) 에 대한 연속적인 변화들에서 분명할 수 있다.
또 다른 양태에서, 본 개시물은 3-D 인쇄된 구조체 기반 객체들을 설계하기 위한 방법 및 시스템을 제공하고, 여기서, 설계 프로세스는 효율적인 개인화된 설계를 가능하게 하기 위하여 사용자 선호도들 및 물리적 데이터를 동적으로 편입시킨다.
일부 실시형태들에서, 설계의 요건들은 상이한 층들에서의 계층화된 설계 프로세스에 편입될 수도 있고, 따라서, 설계 모델, 테스트 결과들, 분석의 수 많은 변경들이 생성될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 설계 프로세스 동안에 수반된 다양한 데이터는 하나 이상의 데이터베이스들에서 저장될 수도 있다.
도 14 는 일부 실시형태들에 따라, 데이터베이스에서 포함될 수도 있는 데이터의 예를 예시한다. 운반체 설계는 예시적 목적을 위하여 본원에서 이용되고, 임의의 다른 설계 제품 관련된 데이터는 특정 설계에 기초하여 데이터베이스에서 저장될 수도 있다는 것이 주목되어야 한다.
데이터베이스 (들) 는 데이터 (예컨대, 문장 구조들, 문장 요소들, 각각의 문장 요소에 대한 단어들 및 이미지들, 등) 를 저장하도록 구성된 하나 이상의 메모리 디바이스들일 수도 있다. 추가적으로, 데이터베이스 (들) 는 또한, 일부 실시형태들에서, 저장 디바이스를 갖는 컴퓨터 시스템으로서 구현될 수도 있다. 하나의 양태에서, 데이터베이스 (들) 는 개시된 실시형태들과 일치하는 하나 이상의 동작들을 수행하기 위하여 최적화 시스템의 컴포넌트들에 의해 이용될 수도 있다. 당업자는 개시된 실시형태들이 데이터베이스 (들) 의 구성 및/또는 배열로 제한되지 않는다는 것을 인식할 것이다.
일부 실시형태들에서, 데이터베이스 (1410) 는 설계의 모델들 및 실제적인 제품에 관련된 데이터를 포함할 수도 있다. 데이터베이스 (예컨대, 라이브러리, 운반체 설계 저장소) 는 설계 스테이지 동안에 생성될 수도 있고 이용될 수도 있다. 데이터베이스는 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 비-휘발성 메모리들 상에서 저장될 수도 있다. 데이터베이스는 사용자/설계자의 로컬 컴퓨팅 디바이스 상에서 저장될 수도 있다. 데이터베이스는 또한, 다양한 로케이션들에서의 다수의 사용자들에 의해 액세스될 수 있는 클라우드 기반구조 상에서 저장될 수도 있다. 개별적인 운반체를 위하여 설계되었고 제조되었던 노드들 및 커넥터들, 샤시 서브-조립체들, 샤시 서브-구조체들, 샤시 모듈들, 및/또는 샤시는 데이터베이스에서 레코딩될 수도 있다. 각각의 부품의 다양한 특성들 및 대응하는 식별자들은 데이터베이스에서 레코딩될 수도 있다. 이러한 데이터베이스는 사용자가 또 다른 운반체를 설계하고 제조하기 시작할 때에 템플릿 (template) 으로서 이용될 수도 있다. 이러한 데이터베이스는 또한, 이전에 제조된 운반체를 유지하고 및/또는 업그레이딩하기 위한 참조들로서 이용될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 데이터베이스 (1410) 는 설계의 모델들에 관련된 데이터를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 모델들은 관련된 데이터가 물리적 모델들에 의한 실험, 시스템 테스트, 운반체 필드 테스트로부터의 피드백을 포함할 수도 있도록, 물리적 모델일 수도 있다. 이 경우, 감각 몰입 (sensory immersion), 모니터들, 및 인간 경험과 같은 임의의 적당한 수단은 피드백 데이터를 획득하기 위하여 이용될 수도 있다. 다른 실시형태들에서, 모델들은 데이터가 하나 이상의 운반체들의 수치 시뮬레이션들, 테스트들, 분석, 파라메트릭 모델, 또는 설계 설명 등에 관련될 수도 있도록, 수학적 모델일 수도 있다.
예를 들어, 데이터베이스 (1410) 는 참조 운반체 설계들, 환경적 및 테스트 사양들, 제품 요건들, 고객 선호도들, 동적 모델들, 마이크로-팩토리 (micro-factory) 및 제조 스펙 (spec) 들, 재료 및 컴포넌트 사양들, 운반체 필드 동작 로그들, 및 수명-종료 (end-of-life) 로그들의 라이브러리를 포함할 수도 있다.
계층화된 운반체 설계 및 최적화 프로세스들 동안, 데이터베이스 (1410) 는 5-계층화된 설계 프로세스들 (1411) 에 결합될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 사전-정의된 요건들, 사용자 입력 선호도들, 테스트 계획들, 성능 최적화 데이터, 제조 최적화 데이터, 및 수명 사이클 최적화 데이터 등과 같은, 설계 프로세스와 연관된 데이터를 대화형으로 판독할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터베이스에 의해 추적될 수 있는 운반체의 근본적인 동작에 관한 요건들 및 목표들은 변화될 수도 있고 세분화될 수도 있다. 이전에 설명된 바와 같이, 요건들은 참조 운반체로부터 승계될 수도 있고 특징들 리스트들로부터 수정될 수도 있거나, 스크래치로부터 적합하게 될 수도 있다. 요건들은 예를 들어, 통치 또는 허가 단체들, 연방 안전성 표준들, 연료 및 배출 표준들, 도로 조건 설명들, 환경 설명들 등에 의해 설정된 동작 규칙들을 포함할 수도 있다. 이 요건들은 운반체가 어디에서 동작될 것인지: 어느 국가 관할권인지에 따라, 그리고 운반체의 목적 (예를 들어, 유틸리티 트럭, 승객 통근 차량, 긴급 응답 운반체, 또는 레이스 차량) 에 따라 변동될 수도 있다.
일부 요건들은 운반체 설계의 시작 시에 한번 정의될 수도 있고, 정의들은 운반체의 수명 동안에 일정하게 유지된다. 이 요건들은 기본적인 운반체 정의 프로파일 또는 운반체의 근본적인 정의에 영향을 줄 수도 있다.
다른 요건들은 사용자 선호도와 같이, 설계 프로세스의 중간에 정의될 수도 있다. 이것들은 운반체 타입 및 일반적인 크기를 포함할 수도 있고, 경제성, 성능 특징들, 크기, 및 스타일링과 같은 고객 수요들을 다루는 인자들과, 어딘가에서 설명된 바와 같은 다른 유도된 속성들 사이의 일부 기본적인 절충들을 확립할 수도 있다.
한편, 데이터베이스는 또한, 설계 프로세스의 모든 또는 일부 단계들에서의 운반체-모델 성능 및 모델 파라미터들의 다양한 양태들의 측정과 같은, 설계 프로세스 동안에 생성된 데이터를 레코딩될 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 데이터베이스 (1410) 는 또한, 실제적인 제품 (1413) 에 관련된 데이터를 포함한다. 이 외부 소스들 (1413) 은 물리적 성과들에 대한 실세계 피드백을 제공할 수도 있다. 이 소스들 (1413) 로부터의 데이터는 제조 동안의 예상되지 않은 분산 (variance) 들 또는 공차 (tolerance) 들 (예컨대, GD&T), 이전에-알려지지 않은 물리적 현상들, 및 최적화의 비의도된 결론들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스에서 저장된 데이터는 컴포넌트 또는 제품의 전달 후에 생성되는 피드백을 포함할 수도 있고, 따라서, 그것은 프로세스로부터 최종적인 성과들을 캡처한다. 성과들은 만족스럽거나 불만족스러운 것의 어느 하나일 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 제품들의 전체 수명-사이클로부터 수집된 데이터를 포함할 수도 있다. 데이터의 수집은 제품 제조 (마이닝 (mining) / 사전 원시 자료들에서 시작함), 그 설계 프로세스, 그 제조, 전달, 필드 이용, 및 궁극적인 재활용을 포함할 수도 있다. 또 다른 예에서, 다양한 실제 조건들 하에서의 유사한 제품들의 성능으로부터 모여진 이력 데이터는 레코딩될 수도 있고 분석될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 운반체 설계 데이터베이스에 대하여, 데이터는 선호도들, 습관들, 환경 및 도로 조건들, 운전 거동들 등과 같은, 고객들에 관련된 정보를 더 포함할 수도 있다.
3-D 인쇄된 노드 기반 제조 시스템에서, 데이터는 캡처될 수도 있고 데이터베이스 (1410) 내로 편입될 수도 있어서, 정보가 후속 제품들의 설계 동안, 또는 현존하는 제품들의 정정 동안에 고려되는 것을 허용할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 데이터 피드백은 실시간으로 생성될 수 있고 디스플레이될 수 있다.
도 15 는 실시형태들에 따라, 제조 및 다른 프로세스들로부터 획득될 수도 있는 데이터의 예들을 예시한다. 도 15 에서 도시된 바와 같이, 데이터는 이용된 재료들 (예컨대, 분말, 재료 태그, 프로세스 파라미터들 등), 인쇄 머신들 (예컨대, 컴포넌트 테스트 데이터, 머신 인쇄 데이터, 부품 태그 등), 조립 머신들 (예컨대, 테스팅 데이터, 조립 태그 등), 운반체 데이터 (운반체 구축 추적, 노드 추적 등), 스마트 노드 (예컨대, 내장된 센서, 사용량 데이터 등) 와 같은 다른 에어리어들로부터 획득될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 물리적 제품으로부터의 데이터는 설계가 그것이 고객에게 전달되기 전에 개선될 수도 있도록, 단기간 내에 설계 프로세스로 피드백될 수 있다. 데이터는 데이터베이스 (1500) 에서 저장될 수 있다.
예를 들어, 데이터는 힘들, 사용 활동 및 상태들, 압력들, 온도들, 및/또는 임의의 다른 파라미터들을 검출하기 위하여 노드들 또는 조인트들 (스마트 노드들) 내로 통합된 센서들에 의해 캡처될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 센서들은 3-D 인쇄 프로세스를 통해 조인트 내로 통합될 수도 있다. 센서는 조인트 또는 튜브의 주요한 고장을 검출할 수도 있다. 통합된 센서는 운반체의 조인트 또는 다른 컴포넌트들이 충돌 후에 서비스를 위하여 맞추어지는지 여부를 결정할 수도 있다. 센서들로부터 캡처된 데이터는 설계에 대한 추가의 개선이 가능하게 되도록, 시기 적절한 방식으로 설계의 실세계 성능 결과들을 제공할 수도 있다.
일부 실시형태들에서, 본 개시물은 개인들이 그 희망된 구조체들을 설계하는 것을 허용할 수도 있다. 이 경우, 데이터베이스는 사용자 특정 데이터를 포함할 수도 있다. 데이터베이스는 개인들의 주문 이력, 선적 선호도들 (예컨대, 조립된 구조체들, 반-조립된, 또는 전체 맞춤형 운반체들), 개인의 운전 습관들, 운전 경험에 관한 보고들, 안전성 등을 포함할 수도 있다.
본 개시물은 또한, 필드에서의 성능에 관련된 부품들 또는 부품 품질에 대한 조절을 허용할 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스는 보증서 청구들, 또는 고객 불평 에어리어들에 기초한 재설계를 위한 트리거들을 포함할 수 있다. 시스템들은 임의의 수의 성능 기준들에 기초하여 업데이트될 수도 있고, 설계들은 성능, 내구성, 정렬, 마모, 또는 다른 쟁점들을 다루기 위하여 조절될 것이다.
도 16 은 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같은 예시적인 설계 최적화 시스템 (1600) 의 개략적인 블록도를 예시한다. 설계 최적화 시스템은 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같은 설계 및 최적화 동작들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 설계 최적화 시스템 (1600) 은 하나 이상의 프로세서들 (1601), 메모리 (1603), 그래픽 사용자 인터페이스 (1605), 및 사용자 대화형 디바이스를 포함하는 디바이스를 포함할 수도 있다. 메모리는 설계 단계들 또는 연산들과 같은 하나 이상의 단계들을 수행하기 위한 코드, 로직, 또는 명령들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들을 포함할 수도 있다. 메모리는 도 14 에서 설명된 바와 같은 하나 이상의 데이터베이스들을 포함할 수도 있다. 프로세서는 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체들에 따라 단계들을 수행하도록 구성될 수도 있다. 그래픽 사용자 인터페이스 및 사용자 대화형 디바이스는 도 10d 에서 설명된 바와 같은 설계에 대한 사용자 입력 선호도들 및 요건들을 허용할 수도 있다. 디바이스는 데스크톱 컴퓨터, 셀, 스마트폰, 태블릿, 랩톱, 서버, 또는 임의의 다른 타입의 연산 디바이스일 수도 있다. 본원에서의 용어 설계 최적화는 설계의 맞춤화 또는 개인화를 지칭할 수도 있고 이 설명의 전반에 걸쳐 상호 교환가능하게 이용될 수도 있다는 것이 이해될 것이다.
어떤 실시형태들에서, 디바이스는 프론트-엔드 디바이스로서 동작하도록 구성된 서버 상에서 구현된 클라우드 기반 프로세싱 클러스터일 수도 있고, 여기서, 프론트-엔드 디바이스는 그래픽 사용자 인터페이스를 사용자에게 제공하도록 구성된다. 서버는 하나 이상의 프로세서들, 프로세서 (들) 에 의해 실행된 소프트웨어 명령들, 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 디바이스들과 같은 알려진 컴퓨팅 컴포넌트들을 포함할 수도 있다. 서버는 하나 이상의 프로세서들, 및 프로그램 명령들을 저장하기 위한 적어도 하나의 메모리를 가질 수 있다. 프로세서 (들) 는 단일 또는 다수의 마이크로프로세서들, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이 (field programmable gate array; FPGA) 들, 또는 명령들의 특정한 세트들을 실행할 수 있는 디지털 신호 프로세서 (digital signal processor; DSP) 들일 수 있다. 컴퓨터-판독가능 명령들은 플렉시블 디스크 (flexible disk), 하드 디스크, 컴팩트 디스크-판독 전용 메모리 (compact disk-read only memory; CD-ROM), 및 자기-광학 (magneto-optical; MO), 디지털 다기능 디스크-판독 전용 메모리 (digital versatile disk-read only memory; DVD-ROM), 디지털 다기능 디스크-랜덤 액세스 메모리 (digital versatile disk-random access memory; DVD-RAM), 또는 반도체 메모리와 같은 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 상에서 저장될 수 있다. 대안적으로, 본원에서 개시된 방법들은 하드웨어 컴포넌트들, 또는 예를 들어, ASIC 들, 특수 목적 컴퓨터들, 또는 범용 컴포넌트들과 같은 하드웨어 및 소프트웨어의 조합들로 구현될 수 있다.
이전에 언급된 바와 같이, 서버는 클라우드 컴퓨팅 네트워크와 같은 데이터 네트워크에서의 서버일 수도 있다. 서버는 데이터를 송신하고, 요청들을 수락하고, 다른 컴퓨팅 디바이스들 및/또는 사용자 인터페이스와 작업을 분배하도록 프로그래밍된 컴퓨터일 수 있다. 게다가, 서버는 웹 서버, 기업 서버, 또는 임의의 다른 타입의 컴퓨터 서버를 포함할 수도 있다.
설계 최적화 시스템 (1600) 은 3-D 프린터 (1620) 와 통신할 수도 있다. 예를 들어, 3-D 프린터 (1620) 는 위의 도 1a 내지 도 1d 의 PBF 시스템 (100) 과 같은 PBF 시스템일 수 있다. 설계 최적화 시스템 (1600) 은 3-D 프린터와 공동-위치 (co-locate) 될 수도 있거나 공동-위치되지 않을 수도 있다. 3-D 프린터 (1620) 는 소프트웨어 프로그램에서 개발된 설계에 따라 구조체들을 인쇄할 수도 있다. 3-D 프린터는 적층 및/또는 절삭 제조를 통해 객체를 생성하도록 구성될 수 있다. 3-D 프린터는 금속성 객체, 복합재, 또는 폴리머 객체를 형성하도록 구성될 수 있다. 3-D 프린터는 직접 금속 레이저 소결 (DMLS) 프린터, 전자 빔 용융 (EBM) 프린터, 융합된 디포지션 모델링 (FDM) 프린터, 또는 폴리젯 프린터일 수도 있다. 3-D 프린터는 티타늄, 알루미늄, 스테인리스 스틸, 구조적 플라스틱들, 또는 임의의 다른 구조적 재료로 이루어진 조인트들을 인쇄할 수도 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 설계 최적화 시스템 (1600) 은 데이터베이스 (1610) 를 더 포함할 수도 있다. 데이터베이스는 디바이스에 의해 액세스가능할 수도 있고, 도 14 에서 설명된 것과 동일한 데이터베이스일 수 있다.
설계 최적화 시스템 (1600) 은 하나 이상의 외부 디바이스들 (1631-1, 1631-2, 및 1631-3) 와 통신할 수도 있다. 하나 이상의 외부 디바이스들은 본원에서의 어딘가에서 설명된 바와 같은 시뮬레이션 테스트, 분석, 최적화들을 수행하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스일 수도 있다. 다양한 동작들은 외부 디바이스들 상에서 동시에 동작될 수도 있거나 동작되지 않을 수도 있다. 외부 디바이스들은 설계 최적화 시스템 (1600) 으로부터 명령들, 파라미터들, 설계 모델 등을 수신할 수도 있고, 분석 결과들 또는 명령들에 따른 임의의 결과들을 설계 최적화 시스템으로 출력할 수도 있다. 통신들은 네트워크 상에서 발생할 수도 있다. 네트워크는 통신 네트워크일 수도 있다. 통신 네트워크 (들) 는 로컬 영역 네트워크들 (LAN), 또는 인터넷과 같은 광역 네트워크들 (WAN) 을 포함할 수도 있다. 통신 네트워크 (들) 는 송신기들, 수신기들, 및 그 사이에서 메시지들을 라우팅하기 위한 다양한 통신 채널들 (예컨대, 라우터들) 을 포함하는 전기통신 네트워크 (들) 를 포함할 수도 있다. 통신 네트워크 (들) 는 이더넷 (Ethernet), 유니버셜 직렬 버스 (Universal Serial Bus; USB), FIREWIRE, 이동 통신들을 위한 글로벌 시스템 (Global System for Mobile Communications; GSM), 개량된 데이터 GSM 환경 (Enhanced Data GSM Environment; EDGE), 코드 분할 다중 액세스 (code division multiple access; CDMA), 시간 분할 다중 액세스 (time division multiple access; TDMA), 블루투스 (Bluetooth), Wi-Fi, 보이스 오버 인터넷 프로토콜 (voice over Internet Protocol; VoIP), Wi-MAX, 또는 임의의 다른 적당한 통신 프로토콜들과 같은 다양한 유선 또는 무선 프로토콜들을 포함하는 임의의 알려진 네트워크 프로토콜을 이용하여 구현될 수도 있다.
도 17a 내지 도 17b 는 지상 유격 기준을 충족시키기 위하여 운반체 프론트 엔드 구조체의 엘리먼트들에 대한 예시적인 수정을 예시한다. 수정은 예를 들어, 도 2 의 통합기 (219) 와 같은 통합기에 의해 결정될 수도 있다. 도 17a 는 운반체 본체 프론트 엔드 구조체의 설계 모델 (1701) 을 예시한다. 설계 모델 (1701) 은 예를 들어, 초기 설계 모델일 수도 있거나, 위에서 설명된 것과 같은 멀티-인자 통합된 설계 프로세스의 다수의 반복들 후에 결정되었던 설계 모델일 수도 있다. 충돌 레일 (crash rail) (1703) 및 하체 프레임 레일 (underbody frame rail) (1705) 은 충돌 부하들을 하체 구조체로 전달하도록 설계되는 CAD 최적화된 노드에 의해 병합된다. 설계 모델 (1701) 은 정부 규제된 요건에 기초하는 범퍼 높이 (bumper height) (1709) 를 가진다. 설계 모델 (1701) 은 또한, 지상 유격 (1711) 을 가진다. 이 예에서, 지상 유격 (1711) 은 최소 지상 유격 기준들을 충족시키지 않는다. 통합기 (219) 와 같은 통합기는 예를 들어, 지상 유격을 상승시킴으로써 설계 모델을 수정할 수 있다. 상승된 지상 유격의 정보는 업데이트된 설계 모델을 분석하고 분석을 통합기에 제공하기 위하여 CAD 분석 컴포넌트로 전송될 수 있다. 이 예에서, CAD 분석 컴포넌트에 의해 제공된 분석은 도 17b 에서 도시된 바와 같이, 수정된 노드 구조체를 포함할 수 있다.
도 17b 는 CAD 분석 컴포넌트에 의해 제공된 분석에 기초한 업데이트된 설계 모델 (1713) 을 예시한다. 특히, 운반체의 지상 유격은 증가된 지상 유격 (1715) 에 의해 도시된 바와 같이, 증가되었다. 이것은 충돌 레일 (1703) 과 프레임 레일 (1705) 사이의 높이 차분을 감소시켰다. 노드 설계는 분석되었고 CAD 수정된 노드 (1717) 로 자동적으로 재계산되었다. 이러한 방법으로, 예를 들어, CAD 분석 컴포넌트 (즉, CAD 수정된 노드) 에 의해 제공된 분석은 통합기에 의해 업데이트된 설계 모델 (1713) 내로 통합될 수 있다. 도면들에서 도시되지 않았지만, 통합기는 또한, 다수의 다른 분석 컴포넌트들로부터, 업데이트된 비용, 업데이트된 중량, 업데이트된 충돌 시뮬레이션 결과들, 업데이트된 공기역학적 특성들 등과 같은 업데이트된 분석들을 수신할 수 있다. 다양한 다수의 분석 컴포넌트들로부터의 업데이트된 분석들의 전부는 업데이트된 설계 모델 (1713) 을 결정하기 위하여 통합기에 의해 통합될 수 있다. 운반체 기준들의 전부가 충족될 경우, 반복이 종료될 수 있고, 3-D 인쇄 명령들은 CAD 수정된 노드 (1717) 와 같은 하나 이상의 부품들을 인쇄하기 위하여 생성될 수 있다. 일부 부품들은 예를 들어, 공급 시스템을 통해 주문될 수 있는 COTS 부품들일 수도 있다.
모든 운반체 기준들이 업데이트된 설계 모델 (1713) 에 의해 충족될 경우에도, 시스템은 설계를 반복적으로 최적화하는 것을 계속할 수도 있다. 다양한 실시형태들에서, 일부 기준들은 개선시키기 위하여 더 바람직한 것으로서 가중화될 수 있다. 예를 들어, 일단 모든 운반체 기준들이 충족되면, 시스템은 총 운반체 비용을 개선시키는 것을 시도하기 전에 항력 계수를 개선시키는 것을 시도할 수도 있다.
도 18 은 예시적인 멀티-인자 통합된 설계 프로세스를 예시한다. 도 18 은 제품 계획 (1801) 의 기초를 형성할 수 있는 일부 예시적인 사용자 입력들을 도시한다. 제품 계획 (1801) 의 다양한 엘리먼트들은 예를 들어, 컴퓨터 디스플레이 상의 그래픽 사용자 인터페이스에서 사용자에게 제시될 수도 있는 슬라이더들, 선택기들 등에 의해 사용자-선택가능할 수도 있다. 예를 들어, 타겟 고객은 사설 또는 상업용으로서 선택될 수도 있다. 인구통계 정보 (demographics information) 가 또한 입력될 수도 있다. 북미, 유럽 등과 같은 하나 이상의 시장들이 선택될 수도 있다. 제품 체적은 예를 들어, 낮은 체적으로부터 높은 체적까지의 범위인 슬라이더로 선택될 수 있다. 타겟 제조자들 소매 가격 (target manufacturers retail price; MSRP) 은 단일 값 또는 값들의 범위의 어느 하나로서 입력될 수 있다. 최고 속력 (예컨대, 저속부터 고속까지), 온/오프 로드 특성 (on/off road characteristic) 등과 같은 성능 특성들이 선택될 수 있다. 자율성의 레벨이 선택될 수 있다. 제조 특성들, 예컨대, 운반체의 부품들을 인쇄하기 위하여 사용될 수 있는 3-D 인쇄의 양 대 이용될 수도 있는 COTS 부품의 양이 선택될 수 있다.
시스템은 제품 계획 (1801) 입력들에 기초하여 제품 설명 (1803) 을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제품 설명 (1803) 은 브랜드 아이덴티티 (brand identity), 제품 이미지, 주 기능성, 점유자들의 수, 법적 요건들, 비용, 배출들, 최고 속력, 가속도, 핸들링, 오프 로드 능력, 화물 능력, NVH, GVW, 생산 체적들, 제조 프로세스 등과 같은 엘리먼트들을 포함할 수도 있다.
제품 설명 (1803) 은 운반체 아키텍처 설계 분석들 (1805) 의 기초를 형성할 수 있다. 즉, 특정 운반체 기준들은 제품 설명 (1803) 에 기초하여 결정될 수 있다. 기준들은 예를 들어, 지상 유격; 중력 중심 요건; 공기역학 요건; 하체 구조체 깊이; 스텝 상부 높이/폭; 유입 유출의 용이함; 지상으로부터의 시점 높이; 전방 시각; 헤드룸 요건들; 전체적인 높이 제한들; 설계 - 비율들; 및 자율성 레벨 (운전자 배향) 과 같은 입력 기준들을 포함할 수 있다. 하드 포인트 (hard point) 출력 및 전달가능한 기준들은 힐 포인트 (Heel Point) X & Z 로케이션; 발등 (Ball of Foot) X & Z 로케이션; H-포인트 X & Z 로케이션 (SgRP); 후퇴각도 (Backangle); 유효 헤드룸 포인트 (Effective Headroom Point); 전방 상승 각도 (Forward Up Angle); 전방 하강 각도 (Forward Down Angle); 눈 타원 로케이션 (Eye Ellipse Location); 머리 윤곽 로케이션 (Head Contour Location); 정강이 (Shin) CL 로케이션; 넓적다리 (Thigh) CL 로케이션; 및 V1 & V2 시점들을 포함할 수 있다. 영향받은/가능하게 된 시스템들 로케이션 기준들은 운전자의 좌석; 조향 휠; 페달들; 시프터 (Shifter); 대쉬 (Dash); 플로어 (Floor); 전방 도어 개구부 (Front Door Aperture) (A-B 플랜지 (Flange)); 도구 클러스터 암흑화 (Instrument Cluster Obscuration); 카울 높이 (Cowl Height); 헤더 로케이션 (Header Location); 지붕 높이 (Roof Height); A 기둥 암흑화 (Pillar Obscuration); 도달 구역들 (모든 제어들 및 스위치들); 미러들; FMVSS 208 에 대한 충돌 공간의 후방 평면; 좌석 트랙 통행 포락선 (Seat Track Travel Envelope); 후방 점유자 셋업; 전체적인 높이; 및 무릎 차단기를 포함할 수 있다. 다른 입력 기준들은 화물 치수들/체적; 화물 중량; 희망된 승강 높이 (Lift Over Height); 및 (엘리먼트들, 절도, 영향으로부터의) 보호 요건들을 포함할 수 있다. 다른 하드 포인트 출력/전달가능한 기준들은 트렁크/베드 (Trunk/Bed) 치수들; 운반체 내부 높이 & 폭 치수들; 부하 플로어 높이; 승강 높이; 적재 개구부들 (A-B 플랜지) 을 포함할 수 있다. 다른 영향받은/가능하게 된 시스템 로케이션 기준들은 좌석들; 본체 구조체 (플로어, 하체 프레임, 폐쇄부들); 차축 로케이션 (Axle Location) 들; 타이어 프로파일들; 전체적인 치수들; 충돌 부하들; 내구성 테스팅; 및 서스펜션 선택을 포함할 수 있다.
이에 따라, 제품 계획 (1801) 의 형태로 사용자 입력들에 기초하여 결정될 수 있는 수 많은 특정 기준들이 있을 수 있다.
도 19 는 예시적인 통합된 설계 프로세스를 예시하는 플로우차트이다. 프로세스는 예를 들어, 컴퓨터-실행가능한 프로그램 명령들을 실행하는 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 다양한 실시형태들에서, 통합기 (219) 와 같은 통합기는 도 19 에서 예시된 프로세스를 수행할 수 있다. 통합기는 운반체의 설계 모델에 기초한 정보를 다수의 분석 컴포넌트들로 전송할 수 있다 (1901). 예를 들어, 통합기는 초기 설계 모델을 이용할 수 있고, 공기역학적 컴포넌트와 같은 제 1 분석 컴포넌트에 대하여 관련되는 설계 모델에 대한 특정한 정보를 결정할 수 있고, 그 정보를 제 1 분석 컴포넌트로 전송할 수 있다. 마찬가지로, 통합기는 관련된 정보를 결정할 수 있고 관련된 정보를 다른 분석 컴포넌트들로 전송할 수 있다. 각각의 분석 컴포넌트로 전송된 정보는 분석 컴포넌트가 분석 컴포넌트의 분석 인자에 기초하여 설계 모델의 분석을 수행하는 것을 허용한다.
통합기는 각각의 분석 컴포넌트로부터 분석된 정보를 수신할 수 있다 (1902). 통합기는 분석된 정보에 기초하여 설계 모델을 업데이트할 수 있다 (1903). 통합기는 업데이트된 설계 모델이 위에서 논의된 다양한 기준들과 같은 운반체의 기준들을 충족시키는지 여부를 결정할 수 있다 (1904). 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초하여, 3-D 프린터가 운반체의 하나 이상의 구조체들을 적층 제조하기 위한 인쇄 명령들을 결정할 수 있고 (1905), 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시킬 경우, 인쇄 명령들에 기초하여 하나 이상의 구조체들을 인쇄할 수 있다. 다른 한편으로, 업데이트된 설계 모델이 기준들을 충족시키지 않을 경우, 통합기는 업데이트된 설계 모델에 기초한 정보를 분석 컴포넌트들로 전송할 수 있어서, 분석 컴포넌트들은 업데이트된 설계 모델에 기초하여 정보를 분석할 수 있다.
이전의 설명은 당해 분야의 임의의 당업자가 본원에서 설명된 다양한 양태들을 실시하는 것을 가능하게 하도록 제공된다. 이 개시물의 전반에 걸쳐 제시된 이 예시적인 실시형태들에 대한 다양한 수정들은 당해 분야의 당업자들에게 용이하게 분명할 것이다. 이에 따라, 청구항들은 개시물의 전반에 걸쳐 제시된 예시적인 실시형태들로 제한되도록 의도된 것이 아니라, 언어 청구항들과 일치하는 전체 범위를 따르도록 하기 위한 것이다. 당해 분야의 당업자들에게 알려져 있거나 더 이후에 알려지게 되는 이 개시물의 전반에 걸쳐 설명된 예시적인 실시형태들의 엘리먼트들에 대한 모든 구조적 그리고 기능적 등가물들은 청구항들에 의해 망라되도록 의도된다. 또한, 본원에서 개시된 어떤 것도 이러한 개시물이 청구항들에서 명시적으로 열거되는지 여부에 관계없이 공중에게 헌정되도록 의도된 것은 아니다. 엘리먼트가 어구 "~ 위한 수단" 을 이용하여 명백히 기재되지 않거나, 방법 청구항의 경우, 엘리먼트가 어구 "~ 위한 단계" 를 이용하여 기재되지 않으면, 청구항 엘리먼트는 35 U.S.C. §112(f) 의 규정들 또는 적용가능한 관할권에서의 유사한 법률 하에서 해석되어야 하는 것이 아니다.

Claims (64)

  1. 하나 이상의 분석 컴포넌트들로서, 상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들은 하나 이상의 운반체 구조체들의 설계 모델에 기초한 정보를 수신하고 복수의 분석 인자들에 기초하여 상기 정보를 분석하도록 구성되고, 상기 복수의 분석 인자들은 물리학-기반 분석 인자 및 비용 분석 인자를 포함하는, 상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들; 및
    상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들로부터 분석된 상기 정보를 수신하고, 상기 분석된 정보에 기초하여 상기 설계 모델을 업데이트하고, 업데이트된 상기 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하도록 구성되는, 통합기를 포함하고,
    업데이트된 상기 설계 모델이 상기 기준들을 충족시킬 경우, 상기 통합기는 상기 업데이트된 설계 모델을 최적화된 설계 모델로서 컴퓨터 메모리에 저장하는, 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들 중의 적어도 하나는 컴퓨터 보조 공학 (CAE) 컴포넌트를 포함하는, 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 물리학-기반 분석 인자는 적어도 물리학-기반 공기역학적 분석 인자, 물리학-기반 스티프니스 분석 인자, 물리학-기반 잡음·진동·하시니스 (NVH) 분석 인자, 물리학-기반 환경적 영향 분석 인자, 물리학-기반 내충돌성 분석 인자, 물리학-기반 운반체 역학 분석 인자, 또는 물리학-기반 내구성 분석 인자를 포함하는, 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    분말-베드 융합 시스템을 포함하는 프린터를 더 포함하는, 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들은 상기 설계 모델의 토폴로지의 계층적 레벨들에서 배열되는 복수의 분석 컴포넌트들을 포함하는, 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 계층적 레벨들의 제 1 계층적 레벨은 노드 구조체의 재료 조성을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 2 계층적 레벨은 상기 노드 구조체 형상을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 3 계층적 레벨은 하나 이상의 다른 노드 구조체들에 대한 상기 노드 구조체의 배치를 분석하는 것을 포함하는, 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들에 의해 상기 정보를 분석하는 것은 병렬로 수행되는, 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    사용자로부터 입력을 수신하는 사용자 입력 컴포넌트를 더 포함하며, 상기 기준들은 상기 사용자의 입력에 기초하는, 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 성능 특성을 포함하는, 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 운반체 타입을 포함하는, 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준들은 상기 운반체의 정부 규제된 표준에 기초하는, 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    COTS 부품들의 데이터베이스를 더 포함하며, 상기 업데이트된 설계 모델은 상기 데이터베이스로부터의 하나 이상의 COTS 부품들을 포함하는, 장치.
  13. 프로세서에 의해 수행되는, 방법으로서,
    하나 이상의 운반체 구조체들의 설계 모델에 기초한 정보를 획득하는 단계;
    복수의 분석 인자들에 기초하여 상기 정보를 분석하는 단계로서, 상기 복수의 분석 인자들은 물리학-기반 분석 인자 및 비용 분석 인자를 포함하는, 상기 분석하는 단계;
    분석된 상기 정보에 기초하여 상기 설계 모델을 업데이트하는 단계;
    업데이트된 상기 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 업데이트된 설계 모델이 기준을 충족시키는 경우, 상기 업데이트된 설계 모델을 최적화된 설계 모델로서 컴퓨터 메모리에 저장하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 정보를 수정하는 것은 컴퓨터 보조 공학 (CAE) 모델에 기초하여 상기 정보를 분석하는 것을 포함하는, 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 물리학-기반 분석 인자는 적어도 물리학-기반 공기역학적 분석 인자, 물리학-기반 스티프니스 분석 인자, 물리학-기반 잡음·진동·하시니스 (NVH) 분석 인자, 물리학-기반 환경적 영향 분석 인자, 물리학-기반 내충돌성 분석 인자, 물리학-기반 운반체 역학 분석 인자, 또는 물리학-기반 내구성 분석 인자를 포함하는, 방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    분말-베드 융합 인쇄 명령들을 포함하는 인쇄 명령들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 정보를 분석하는 것은 상기 설계 모델의 토폴로지의 계층적 레벨들에 기초하는, 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 계층적 레벨들의 제 1 계층적 레벨은 노드 구조체의 재료 조성을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 2 계층적 레벨은 상기 노드 구조체 형상을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 3 계층적 레벨은 하나 이상의 다른 노드 구조체들에 대한 상기 노드 구조체의 배치를 분석하는 것을 포함하는, 방법.
  19. 제 13 항에 있어서,
    상기 분석 인자들에 기초하여 상기 정보를 분석하는 것은 병렬로 수행되는, 방법.
  20. 제 13 항에 있어서,
    사용자로부터 입력을 수신하는 단계를 더 포함하며, 상기 기준들은 상기 입력에 기초하는, 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 성능 특성을 포함하는, 방법.
  22. 제 20 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 운반체 타입을 포함하는, 방법.
  23. 제 13 항에 있어서,
    상기 기준들은 상기 운반체의 정부 규제된 표준에 기초하는, 방법.
  24. 제 13 항에 있어서,
    COTS 부품들의 데이터베이스로부터 하나 이상의 COTS 부품들을 선택하는 단계를 더 포함하며, 상기 업데이트된 설계 모델은 상기 데이터베이스로부터의 선택된 상기 하나 이상의 COTS 부품들을 포함하는, 방법.
  25. 컴퓨터-실행가능 명령들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체로서,
    상기 명령들은:
    하나 이상의 운반체 구조체들의 설계 모델에 기초한 정보를 획득하는 것;
    복수의 분석 인자들에 기초하여 상기 정보를 분석하는 것으로서, 상기 복수의 분석 인자들은 물리학-기반 분석 인자 및 비용 분석 인자를 포함하는, 상기 분석하는 것;
    상기 분석된 정보에 기초하여 상기 설계 모델을 업데이트하는 것;
    업데이트된 상기 설계 모델이 기준들을 충족시키는지 여부를 결정하는 것; 및
    상기 업데이트된 설계 모델이 상기 기준을 충족시키면, 상기 업데이트된 설계 모델을 최적화된 모델로서 컴퓨터 메모리에 저장하는 것
    을 수행하도록 실행가능한, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 정보를 분석하는 것은 컴퓨터 보조 공학 (CAE) 모델에 기초하여 상기 정보를 분석하는 것을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  27. 제 25 항에 있어서,
    상기 물리학-기반 분석 인자는 적어도 물리학-기반 공기역학적 분석 인자, 물리학-기반 스티프니스 분석 인자, 물리학-기반 잡음·진동·하시니스 (NVH) 분석 인자, 물리학-기반 환경적 영향 분석 인자, 물리학-기반 내충돌성 분석 인자, 물리학-기반 운반체 역학 분석 인자, 또는 물리학-기반 내구성 분석 인자를 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  28. 제 25 항에 있어서,
    상기 명령들은 분말-베드 융합 인쇄 명령들을 포함하는 인쇄 명령들을 결정하는 것을 추가로 수행하도록 실행가능한, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  29. 제 25 항에 있어서,
    상기 정보를 분석하는 것은 상기 설계 모델의 토폴로지의 계층적 레벨들에 기초하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 계층적 레벨들의 제 1 계층적 레벨은 노드 구조체의 재료 조성을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 2 계층적 레벨은 상기 노드 구조체 형상을 분석하는 것을 포함하고, 상기 계층적 레벨들의 제 3 계층적 레벨은 하나 이상의 다른 노드 구조체들에 대한 상기 노드 구조체의 배치를 분석하는 것을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  31. 제 25 항에 있어서,
    상기 분석 인자들에 기초하여 상기 정보를 분석하는 것은 병렬로 수행되는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  32. 제 25 항에 있어서,
    상기 명령들은:
    사용자로부터 입력을 수신하는 것을 추가로 수행하도록 실행가능하며, 상기 기준들은 상기 입력에 기초하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  33. 제 32 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 성능 특성을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  34. 제 32 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 운반체 타입을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  35. 제 25 항에 있어서,
    상기 기준들은 상기 운반체의 정부 규제된 표준에 기초하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  36. 제 25 항에 있어서,
    상기 명령들은:
    COTS 부품들의 데이터베이스로부터 하나 이상의 COTS 부품들을 선택하는 것을 추가로 수행하도록 실행가능하며, 상기 업데이트된 설계 모델은 상기 데이터베이스로부터의 선택된 상기 하나 이상의 COTS 부품들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  37. 제 32 항에 있어서,
    상기 입력은 상기 운반체의 성능 특성 및 상기 운반체의 운반체 타입을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  38. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 3-D 인쇄 분석 인자를 더 포함하는, 장치.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 3-D 인쇄 분석 인자는 적어도 3-D 인쇄 노드 로케이션 분석 인자, 3-D 인쇄 복합 재료 분석 인자, 3-D 인쇄 열 분석 인자, 또는 3-D 인쇄 현존하는 부품들 빈 (bin)/시스템 비용 분석 인자를 포함하는, 장치.
  40. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 수명사이클-기반 분석 인자를 더 포함하는, 장치.
  41. 제 40 항에 있어서,
    상기 수명사이클-기반 분석 인자는 적어도 수명사이클-기반 제조가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 스타일링 (styling) 분석 인자, 수명사이클-기반 지원가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 환경적 영향 분석 인자, 또는 수명사이클-기반 경제성 및 비용 분석 인자를 포함하는, 장치.
  42. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 운반체 구조체들의 상기 설계 모델은 서로 연결된 적어도 2 개의 운반체 구조체들을 포함하는, 장치.
  43. 제 1 항에 있어서,
    상기 통합기는 상기 하나 이상의 운반체 구조체들이 3-D 인쇄되도록 하는 인쇄 명령들을 결정하도록 더 구성되는, 장치.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 인쇄 명령들에 기초하여 상기 하나 이상의 운반체 구조체들을 3-D 인쇄하는 3-D 프린터를 더 포함하는, 장치.
  45. 제 1 항에 있어서,
    상기 통합기는 상기 물리학-기반 분석 인자의 상기 비용 분석 인자와의 결합된 분석에 기초하여 상기 설계 모델을 업데이트하고, 상기 물리학-기반 분석 인자와 상기 비용 분석 인자는 설계 입력 변수를 공유하는, 장치.
  46. 제 1 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 분석 컴포넌트들은 총 운반체 비용을 결정하기 위해서 상기 비용 분석 인자를 분석하는, 장치.
  47. 제 13 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 3-D 인쇄 분석 인자를 더 포함하는, 방법.
  48. 제 47 항에 있어서,
    상기 3-D 인쇄 분석 인자는 적어도 3-D 인쇄 노드 로케이션 분석 인자, 3-D 인쇄 복합 재료 분석 인자, 3-D 인쇄 열 분석 인자, 또는 3-D 인쇄 현존하는 부품들 빈 (bin)/시스템 비용 분석 인자를 포함하는, 방법.
  49. 제 13 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 수명사이클-기반 분석 인자를 포함하는, 방법.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 수명사이클-기반 분석 인자는 적어도 수명사이클-기반 제조가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 스타일링 (styling) 분석 인자, 수명사이클-기반 지원가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 환경적 영향 분석 인자, 또는 수명사이클-기반 경제성 및 비용 분석 인자를 포함하는, 방법.
  51. 제 13 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 운반체 구조체들의 상기 설계 모델은 서로 연결된 적어도 2 개의 운반체 구조체들을 포함하는, 방법.
  52. 제 13 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 운반체 구조체들이 3-D 인쇄되도록 하기 위한 인쇄 명령들을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  53. 제 52 항에 있어서,
    상기 인쇄 명령들에 기초하여 상기 하나 이상의 운반체 구조체들을 3-D 인쇄하는 3-D 프린터로 상기 인쇄 명령들을 전송하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  54. 제 13 항에 있어서,
    상기 설계 모델을 업데이트하는 단계는 상기 물리학-기반 분석 인자의 상기 비용 분석 인자와의 결합된 분석에 기초하고, 상기 물리학-기반 분석 인자와 상기 비용 분석 인자는 설계 입력 변수를 공유하는, 방법.
  55. 제 13 항에 있어서,
    상기 정보를 분석하는 단계는 총 운반체 비용을 결정하기 위해 상기 비용 분석 인자를 분석하는 단계를 포함하는, 방법.
  56. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 3-D 인쇄 분석 인자를 더 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  57. 제 56 항에 있어서,
    상기 3-D 인쇄 분석 인자는 적어도 3-D 인쇄 노드 로케이션 분석 인자, 3-D 인쇄 복합 재료 분석 인자, 3-D 인쇄 열 분석 인자, 또는 3-D 인쇄 현존하는 부품들 빈 (bin)/시스템 비용 분석 인자를 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  58. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 분석 인자들은 수명사이클-기반 분석 인자를 더 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  59. 제 58 항에 있어서,
    상기 수명사이클-기반 분석 인자는 적어도 수명사이클-기반 제조가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 스타일링 (styling) 분석 인자, 수명사이클-기반 지원가능성 분석 인자, 수명사이클-기반 환경적 영향 분석 인자, 또는 수명사이클-기반 경제성 및 비용 분석 인자를 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  60. 제 25 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 운반체 구조체들의 상기 설계 모델은 서로 연결된 적어도 2 개의 운반체 구조체들을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  61. 제 25 항에 있어서,
    상기 명령들은 상기 하나 이상의 운반체 구조체들이 3-D 인쇄되도록 하는 인쇄 명령들을 결정하는 것을 추가로 수행하도록 실행가능한, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  62. 제 61 항에 있어서,
    상기 명령들은 상기 인쇄 명령들에 기초하여 상기 하나 이상의 운반체 구조체들을 3-D 인쇄하는 3-D 프린터로 상기 인쇄 명령들을 전송하는 것을 추가로 수행하도록 실행가능한, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  63. 제 25 항에 있어서,
    상기 설계 모델을 업데이트하는 것은 상기 물리학-기반 분석 인자의 상기 비용 분석 인자와의 결합된 분석에 기초하고, 상기 물리학-기반 분석 인자와 상기 비용 분석 인자는 설계 입력 변수를 공유하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
  64. 제 25 항에 있어서,
    상기 정보를 분석하는 것은 총 운반체 비용을 결정하기 위해서 상기 비용 분석 인자를 분석하는 것을 포함하는, 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체.
KR1020187037372A 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들 KR102445973B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020227032381A KR102553414B1 (ko) 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201662340930P 2016-05-24 2016-05-24
US62/340,930 2016-05-24
PCT/US2017/034348 WO2017205555A1 (en) 2016-05-24 2017-05-24 Systems and methods for additive manufacturing of transport structures

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227032381A Division KR102553414B1 (ko) 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190003807A KR20190003807A (ko) 2019-01-09
KR102445973B1 true KR102445973B1 (ko) 2022-09-21

Family

ID=60412948

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020187037372A KR102445973B1 (ko) 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들
KR1020227032381A KR102553414B1 (ko) 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227032381A KR102553414B1 (ko) 2016-05-24 2017-05-24 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들

Country Status (12)

Country Link
US (1) US10303159B2 (ko)
EP (2) EP3463819B1 (ko)
JP (3) JP7107852B2 (ko)
KR (2) KR102445973B1 (ko)
CN (2) CN109478053B (ko)
AU (1) AU2017270086B2 (ko)
CA (1) CA3025470A1 (ko)
ES (1) ES2909578T3 (ko)
HU (1) HUE058865T2 (ko)
SG (1) SG11201810504TA (ko)
SI (1) SI3463819T1 (ko)
WO (1) WO2017205555A1 (ko)

Families Citing this family (112)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109080735B (zh) 2014-05-16 2022-05-03 迪根特技术公司 用于载具底盘的模块化成形节点及其使用方法
EP3164260B1 (en) 2014-07-02 2021-07-28 Divergent Technologies, Inc. Vehicle chassis
KR20190006593A (ko) 2016-06-09 2019-01-18 디버전트 테크놀로지스, 인크. 아크 및 노드 설계 및 제조용 시스템들 및 방법들
US11062058B2 (en) * 2016-08-11 2021-07-13 Autodesk, Inc. Usage feedback loop for iterative design synthesis
US10759090B2 (en) 2017-02-10 2020-09-01 Divergent Technologies, Inc. Methods for producing panels using 3D-printed tooling shells
US11155005B2 (en) 2017-02-10 2021-10-26 Divergent Technologies, Inc. 3D-printed tooling and methods for producing same
US10737478B2 (en) * 2017-02-24 2020-08-11 Ford Global Technologies, Llc Manufacture of vibration damping structures
EP3379434B1 (en) * 2017-03-22 2022-09-28 Tata Consultancy Services Limited A system and method for design of additively manufactured products
US10898968B2 (en) 2017-04-28 2021-01-26 Divergent Technologies, Inc. Scatter reduction in additive manufacturing
US10703419B2 (en) 2017-05-19 2020-07-07 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for joining panels
US11358337B2 (en) 2017-05-24 2022-06-14 Divergent Technologies, Inc. Robotic assembly of transport structures using on-site additive manufacturing
US11123973B2 (en) 2017-06-07 2021-09-21 Divergent Technologies, Inc. Interconnected deflectable panel and node
US10733332B2 (en) * 2017-06-08 2020-08-04 Bigwood Technology, Inc. Systems for solving general and user preference-based constrained multi-objective optimization problems
US10919230B2 (en) 2017-06-09 2021-02-16 Divergent Technologies, Inc. Node with co-printed interconnect and methods for producing same
US10781846B2 (en) 2017-06-19 2020-09-22 Divergent Technologies, Inc. 3-D-printed components including fasteners and methods for producing same
JP6845353B2 (ja) * 2017-06-20 2021-03-17 カール・ツアイス・インダストリーエレ・メステクニク・ゲーエムベーハー 付加製造方法及び装置
US10994876B2 (en) 2017-06-30 2021-05-04 Divergent Technologies, Inc. Automated wrapping of components in transport structures
US11022375B2 (en) 2017-07-06 2021-06-01 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for additively manufacturing microtube heat exchangers
US10895315B2 (en) 2017-07-07 2021-01-19 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for implementing node to node connections in mechanized assemblies
US10940609B2 (en) 2017-07-25 2021-03-09 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatus for additively manufactured endoskeleton-based transport structures
US10751800B2 (en) 2017-07-25 2020-08-25 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatus for additively manufactured exoskeleton-based transport structures
US10605285B2 (en) 2017-08-08 2020-03-31 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for joining node and tube structures
US10357959B2 (en) 2017-08-15 2019-07-23 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatus for additively manufactured identification features
US11306751B2 (en) 2017-08-31 2022-04-19 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for connecting tubes in transport structures
US10960611B2 (en) 2017-09-06 2021-03-30 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatuses for universal interface between parts in transport structures
US11292058B2 (en) 2017-09-12 2022-04-05 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for optimization of powder removal features in additively manufactured components
US10814564B2 (en) 2017-10-11 2020-10-27 Divergent Technologies, Inc. Composite material inlay in additively manufactured structures
US10668816B2 (en) 2017-10-11 2020-06-02 Divergent Technologies, Inc. Solar extended range electric vehicle with panel deployment and emitter tracking
US11786971B2 (en) 2017-11-10 2023-10-17 Divergent Technologies, Inc. Structures and methods for high volume production of complex structures using interface nodes
US10926599B2 (en) 2017-12-01 2021-02-23 Divergent Technologies, Inc. Suspension systems using hydraulic dampers
US11110514B2 (en) 2017-12-14 2021-09-07 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for connecting nodes to tubes in transport structures
US11085473B2 (en) 2017-12-22 2021-08-10 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatus for forming node to panel joints
US11534828B2 (en) 2017-12-27 2022-12-27 Divergent Technologies, Inc. Assembling structures comprising 3D printed components and standardized components utilizing adhesive circuits
US11420262B2 (en) 2018-01-31 2022-08-23 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for co-casting of additively manufactured interface nodes
US10751934B2 (en) 2018-02-01 2020-08-25 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for additive manufacturing with variable extruder profiles
JP2019153210A (ja) * 2018-03-06 2019-09-12 三菱重工業株式会社 設計支援装置及び設計支援プログラム
US11224943B2 (en) 2018-03-07 2022-01-18 Divergent Technologies, Inc. Variable beam geometry laser-based powder bed fusion
DE102018203444A1 (de) * 2018-03-07 2019-09-12 MTU Aero Engines AG Verfahren und Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten
US11267236B2 (en) 2018-03-16 2022-03-08 Divergent Technologies, Inc. Single shear joint for node-to-node connections
US11872689B2 (en) 2018-03-19 2024-01-16 Divergent Technologies, Inc. End effector features for additively manufactured components
US11254381B2 (en) 2018-03-19 2022-02-22 Divergent Technologies, Inc. Manufacturing cell based vehicle manufacturing system and method
US11408216B2 (en) 2018-03-20 2022-08-09 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for co-printed or concurrently assembled hinge structures
US20190303782A1 (en) * 2018-03-30 2019-10-03 The Boeing Company Quester evaluation foir additive manufacturing of a vehicle part
US11613078B2 (en) 2018-04-20 2023-03-28 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for additively manufacturing adhesive inlet and outlet ports
US11214317B2 (en) 2018-04-24 2022-01-04 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for joining nodes and other structures
US10682821B2 (en) 2018-05-01 2020-06-16 Divergent Technologies, Inc. Flexible tooling system and method for manufacturing of composite structures
US11020800B2 (en) 2018-05-01 2021-06-01 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for sealing powder holes in additively manufactured parts
US11389816B2 (en) 2018-05-09 2022-07-19 Divergent Technologies, Inc. Multi-circuit single port design in additively manufactured node
US10691104B2 (en) 2018-05-16 2020-06-23 Divergent Technologies, Inc. Additively manufacturing structures for increased spray forming resolution or increased fatigue life
US11590727B2 (en) 2018-05-21 2023-02-28 Divergent Technologies, Inc. Custom additively manufactured core structures
US11441586B2 (en) 2018-05-25 2022-09-13 Divergent Technologies, Inc. Apparatus for injecting fluids in node based connections
US10933623B2 (en) * 2018-06-04 2021-03-02 Disney Enterprises, Inc. Optimizing 3D printed large-scale structures under worst-case loads
US11035511B2 (en) 2018-06-05 2021-06-15 Divergent Technologies, Inc. Quick-change end effector
US20190391563A1 (en) * 2018-06-22 2019-12-26 Divergent Technologies, Inc. Additive manufacturing-enabled platform for modular construction of vehicles using definition nodes
US11292056B2 (en) 2018-07-06 2022-04-05 Divergent Technologies, Inc. Cold-spray nozzle
JP2020017097A (ja) * 2018-07-26 2020-01-30 株式会社Ｓｕｂａｒｕ 設計支援システム、設計支援方法及び設計支援プログラム
US11269311B2 (en) 2018-07-26 2022-03-08 Divergent Technologies, Inc. Spray forming structural joints
US10836120B2 (en) 2018-08-27 2020-11-17 Divergent Technologies, Inc . Hybrid composite structures with integrated 3-D printed elements
US11433557B2 (en) 2018-08-28 2022-09-06 Divergent Technologies, Inc. Buffer block apparatuses and supporting apparatuses
US10957116B2 (en) * 2018-09-07 2021-03-23 The Boeing Company Gap detection for 3D models
US11826953B2 (en) * 2018-09-12 2023-11-28 Divergent Technologies, Inc. Surrogate supports in additive manufacturing
US11072371B2 (en) 2018-10-05 2021-07-27 Divergent Technologies, Inc. Apparatus and methods for additively manufactured structures with augmented energy absorption properties
US11260582B2 (en) 2018-10-16 2022-03-01 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatus for manufacturing optimized panels and other composite structures
US11982989B2 (en) * 2018-10-31 2024-05-14 Esko Software Bv System and method for preflighting a computer aided design file corresponding to a tool for processing sheet media
US11504912B2 (en) 2018-11-20 2022-11-22 Divergent Technologies, Inc. Selective end effector modular attachment device
USD911222S1 (en) 2018-11-21 2021-02-23 Divergent Technologies, Inc. Vehicle and/or replica
US11449021B2 (en) 2018-12-17 2022-09-20 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for high accuracy fixtureless assembly
US10663110B1 (en) 2018-12-17 2020-05-26 Divergent Technologies, Inc. Metrology apparatus to facilitate capture of metrology data
US11529741B2 (en) 2018-12-17 2022-12-20 Divergent Technologies, Inc. System and method for positioning one or more robotic apparatuses
US11885000B2 (en) 2018-12-21 2024-01-30 Divergent Technologies, Inc. In situ thermal treatment for PBF systems
US11079739B2 (en) 2019-02-25 2021-08-03 General Electric Company Transfer learning/dictionary generation and usage for tailored part parameter generation from coupon builds
US11203240B2 (en) 2019-04-19 2021-12-21 Divergent Technologies, Inc. Wishbone style control arm assemblies and methods for producing same
WO2020219622A1 (en) * 2019-04-23 2020-10-29 OnScale, Inc. Systems and methods for running a simulation
DE102019207694A1 (de) * 2019-05-27 2020-12-03 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Herstellung eines individualisierten Bauteils für ein Fahrzeug
EP3973432A1 (en) * 2019-06-10 2022-03-30 Siemens Industry Software Inc. System and method for multi-user spatial impact analysis and management
EP3751369A1 (en) * 2019-06-14 2020-12-16 General Electric Company Additive manufacturing-coupled digital twin ecosystem
DE102020115571A1 (de) * 2019-06-14 2020-12-17 General Electric Company Digitales Doppelecosystem gekoppelt mit Additivherstellung wie konstruiert, wie hergestellt, wie getestet, wie betrieben, wie geprüft und wie gewartet
EP3751368B1 (en) * 2019-06-14 2023-09-27 General Electric Company Additive manufacturing-coupled digital twin ecosystem based on a surrogate model of measurement
EP3751370A1 (en) 2019-06-14 2020-12-16 General Electric Company Additive manufacturing-coupled digital twin ecosystem based on multi-variant distribution model of performance
CN110502865B (zh) * 2019-08-29 2023-04-07 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 一种气密框筋条布置确定方法
CN111046602B (zh) * 2019-11-27 2023-01-10 中国第一汽车股份有限公司 一种汽车挡风玻璃碰撞仿真模拟方法
US11912339B2 (en) 2020-01-10 2024-02-27 Divergent Technologies, Inc. 3-D printed chassis structure with self-supporting ribs
US11590703B2 (en) 2020-01-24 2023-02-28 Divergent Technologies, Inc. Infrared radiation sensing and beam control in electron beam additive manufacturing
US11479015B2 (en) 2020-02-14 2022-10-25 Divergent Technologies, Inc. Custom formed panels for transport structures and methods for assembling same
US11884025B2 (en) 2020-02-14 2024-01-30 Divergent Technologies, Inc. Three-dimensional printer and methods for assembling parts via integration of additive and conventional manufacturing operations
US11421577B2 (en) 2020-02-25 2022-08-23 Divergent Technologies, Inc. Exhaust headers with integrated heat shielding and thermal syphoning
US11535322B2 (en) 2020-02-25 2022-12-27 Divergent Technologies, Inc. Omni-positional adhesion device
US11413686B2 (en) 2020-03-06 2022-08-16 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatuses for sealing mechanisms for realizing adhesive connections with additively manufactured components
CN111506963B (zh) * 2020-04-08 2023-05-30 桂林电子科技大学 一种基于重型商用车平顺性的分层优化方法及系统
CN111523180B (zh) * 2020-05-14 2023-04-07 中国兵器工业第五九研究所 一种车载设备加速试验谱的构建方法
US11852101B1 (en) * 2020-05-20 2023-12-26 X-Bow Launch Systems Inc. Modulating internal ballistics in a 3D-printed rocket motor and an additive manufacturing process
KR20230035571A (ko) * 2020-06-10 2023-03-14 디버전트 테크놀로지스, 인크. 적응형 생산 시스템
CN111753365B (zh) * 2020-07-07 2023-09-12 中国煤矿机械装备有限责任公司 一种提取巷道中心线的方法及装置
US11850804B2 (en) 2020-07-28 2023-12-26 Divergent Technologies, Inc. Radiation-enabled retention features for fixtureless assembly of node-based structures
US11806941B2 (en) 2020-08-21 2023-11-07 Divergent Technologies, Inc. Mechanical part retention features for additively manufactured structures
WO2022081173A1 (en) * 2020-10-16 2022-04-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 3d fabricated objects with lattice structures having tubes
CN112634200A (zh) * 2020-12-01 2021-04-09 宝钢特钢韶关有限公司 钢中带状组织评价方法
US11494820B2 (en) 2020-12-14 2022-11-08 Toyota Motor North America, Inc. Augmented reality automotive accessory customer collaborative design and manufacturing through 3D printing
US11872626B2 (en) 2020-12-24 2024-01-16 Divergent Technologies, Inc. Systems and methods for floating pin joint design
US11947335B2 (en) 2020-12-30 2024-04-02 Divergent Technologies, Inc. Multi-component structure optimization for combining 3-D printed and commercially available parts
US11928966B2 (en) 2021-01-13 2024-03-12 Divergent Technologies, Inc. Virtual railroad
US20220227240A1 (en) * 2021-01-19 2022-07-21 Divergent Technologies, Inc. Energy unit cells for primary vehicle structure
US11620421B2 (en) 2021-01-29 2023-04-04 General Electric Company System and method for identifying distortion-compensation threshold for sintering parts with complex features
US11958111B2 (en) 2021-02-22 2024-04-16 General Electric Company Gaseous ionization detectors for monitoring and controlling energy beams used to additively manufacture three-dimensional objects
CN116917129A (zh) 2021-03-09 2023-10-20 戴弗根特技术有限公司 旋转式增材制造系统和方法
US11548579B2 (en) * 2021-04-20 2023-01-10 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Methods for validating manufacturing equipment for use during production of a motor vehicle
CN113379517B (zh) * 2021-08-12 2021-12-28 能科科技股份有限公司 一种支持3d显示的产品全寿命周期的展示系统
US11865617B2 (en) 2021-08-25 2024-01-09 Divergent Technologies, Inc. Methods and apparatuses for wide-spectrum consumption of output of atomization processes across multi-process and multi-scale additive manufacturing modalities
CN113792028B (zh) * 2021-08-26 2024-04-16 上海航天精密机械研究所 一种电弧增材制造沉积层的工艺数据库构建方法
CN115982898B (zh) * 2023-03-21 2023-07-04 中国建筑第五工程局有限公司 基于抗震性能要求的框架结构拓扑优化设计方法
CN117272720A (zh) * 2023-08-25 2023-12-22 北京建筑大学 一种木结构古建筑安全现状评价方法
CN116910924B (zh) * 2023-09-13 2024-01-19 天津龙创世纪汽车设计有限公司 一种基于车门饰板卡座强度的快速分析方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014149818A (ja) * 2013-01-30 2014-08-21 Honda Research Institute Europe Gmbh 物理的構造／物体の設計の最適化
JP2014197393A (ja) * 2013-03-15 2014-10-16 シコルスキー エアクラフト コーポレイションＳｉｋｏｒｓｋｙ Ａｉｒｃｒａｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 多機能構成要素のための付加的輪郭最適化製造

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6691140B1 (en) * 1999-07-30 2004-02-10 Computer Associates Think, Inc. Method and system for multidimensional storage model with interdimensional links
US6493603B1 (en) * 1999-11-30 2002-12-10 Silicon Graphics, Inc. Modeling and fabrication of objects represented as developable surfaces
US20050022152A1 (en) * 2003-07-09 2005-01-27 Turk Daniel J. White body modeing and virtual evaluation system for mechanical assemblies
JP2006215889A (ja) * 2005-02-04 2006-08-17 Toyota Motor Corp 設計支援装置
US8630829B1 (en) * 2007-07-19 2014-01-14 The Mathworks, Inc. Computer aided design environment with electrical and electronic features
US8126684B2 (en) * 2009-04-10 2012-02-28 Livermore Software Technology Corporation Topology optimization for designing engineering product
US8214069B2 (en) * 2009-10-23 2012-07-03 Certusoft, Inc. Automated hierarchical configuration of custom products with complex geometries: method and apparatus
WO2011087805A2 (en) * 2009-12-21 2011-07-21 Shapelogic Llc Design-to-order performance equipment
US20110245950A1 (en) 2010-04-06 2011-10-06 Cvg Management Corporation Vehicle body structure and method for making same
CN102184309B (zh) * 2011-06-16 2012-12-26 青岛理工大学 一种汽车驱动桥设计与分析方法
AU2014204284B2 (en) * 2013-01-07 2017-06-29 Bae Systems Plc Object production using an additive manufacturing process and quality assessment of the object
SG11201507679RA (en) * 2013-03-15 2015-10-29 Univ Carnegie Mellon A supervised autonomous robotic system for complex surface inspection and processing
GB2515266B (en) * 2013-05-09 2018-02-28 Disney Entpr Inc Manufacturing Process for 3D Printed Objects
US10226895B2 (en) * 2013-12-03 2019-03-12 Autodesk, Inc. Generating support material for three-dimensional printing
CN103778304B (zh) * 2014-02-25 2016-08-31 青岛理工大学 一种机动车驱动桥的设计方法
JP6449911B2 (ja) * 2014-04-30 2019-01-09 マテリアライズ・ナムローゼ・フエンノートシャップＭａｔｅｒｉａｌｉｓｅ Ｎｖ 付加的加工におけるオブジェクトのカスタマイズシステムおよび方法
US10078325B2 (en) * 2014-05-06 2018-09-18 Autodesk, Inc. Systems and methods for designing programmable parts for models and optimizing 3D printing
US10073424B2 (en) * 2014-05-13 2018-09-11 Autodesk, Inc. Intelligent 3D printing through optimization of 3D print parameters
EP3164260B1 (en) * 2014-07-02 2021-07-28 Divergent Technologies, Inc. Vehicle chassis
AU2015335727B2 (en) * 2014-10-23 2018-12-06 Facebook, Inc. Fabrication of intra-structure conductive traces and interconnects for three-dimensional manufactured structures
KR101956692B1 (ko) * 2014-10-23 2019-03-11 페이스북, 인크. 모듈 방식으로 조립된 전자장치를 위한 3ｄ 프린팅된 기판을 생성하는 방법
US20160167308A1 (en) * 2014-12-16 2016-06-16 Ebay Inc. Systems and methods for prototpye refinement and manufacture in 3d printing
US10437938B2 (en) * 2015-02-25 2019-10-08 Onshape Inc. Multi-user cloud parametric feature-based 3D CAD system
CN104881513B (zh) 2015-04-17 2017-11-07 大连理工大学 一种基于3d打印的汽车造型概念模型加工工艺
CN104780214B (zh) * 2015-04-20 2018-07-27 河海大学常州校区 基于云计算和三维打印的云制造系统
CN105094720A (zh) * 2015-09-27 2015-11-25 冯增瑞 基于云平台的3d打印制造系统及其实现方法
WO2017058187A1 (en) * 2015-09-30 2017-04-06 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Three-dimensional model generation

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014149818A (ja) * 2013-01-30 2014-08-21 Honda Research Institute Europe Gmbh 物理的構造／物体の設計の最適化
JP2014197393A (ja) * 2013-03-15 2014-10-16 シコルスキー エアクラフト コーポレイションＳｉｋｏｒｓｋｙ Ａｉｒｃｒａｆｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ 多機能構成要素のための付加的輪郭最適化製造

Also Published As

Publication number Publication date
US10303159B2 (en) 2019-05-28
CN113001987A (zh) 2021-06-22
KR20220134784A (ko) 2022-10-05
JP2019525849A (ja) 2019-09-12
CN109478053B (zh) 2021-04-02
JP7107852B2 (ja) 2022-07-27
CN109478053A (zh) 2019-03-15
ES2909578T3 (es) 2022-05-09
EP3463819A4 (en) 2020-04-08
JP2022119778A (ja) 2022-08-17
KR102553414B1 (ko) 2023-07-10
SI3463819T1 (sl) 2022-05-31
HUE058865T2 (hu) 2022-09-28
AU2017270086A1 (en) 2018-12-13
JP7343653B2 (ja) 2023-09-12
KR20190003807A (ko) 2019-01-09
CN113001987B (zh) 2023-12-26
AU2017270086B2 (en) 2023-03-30
EP3463819A1 (en) 2019-04-10
EP3463819B1 (en) 2021-11-24
EP3961468A1 (en) 2022-03-02
US20170343984A1 (en) 2017-11-30
JP2023164909A (ja) 2023-11-14
WO2017205555A1 (en) 2017-11-30
SG11201810504TA (en) 2018-12-28
CA3025470A1 (en) 2017-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102445973B1 (ko) 수송 구조체들의 적층 제조를 위한 시스템들 및 방법들
Zhu et al. Use of support vector regression in structural optimization: application to vehicle crashworthiness design
Parkinson et al. Optimizing truck cab layout for driver accommodation
Wang et al. An adaptive RBF neural network–based multi-objective optimization method for lightweight and crashworthiness design of cab floor rails using fuzzy subtractive clustering algorithm
Llopis-Albert et al. Multiobjective optimization framework for designing a vehicle suspension system. A comparison of optimization algorithms
Steffan Accident reconstruction methods
Fabian et al. Design of experimental vehicle specified for competition Shell Eco-marathon 2017 according to principles of car body digitisation based on views in 2D using the intuitive tool Imagine&Shape CATIA V5
Rad et al. Correlation-based feature extraction from computer-aided design, case study on curtain airbags design
Schäffer et al. Methodological approach for reducing computational costs of vehicle frontal crashworthiness analysis by using simplified structural modelling
Duddeck et al. New achievements on implicit parameterization techniques for combined shape and topology optimization for crashworthiness based on SFE CONCEPT
Haynes et al. Supersystem digital twin-driven framework for new product conceptual design
Bhise et al. Development of a parametric model for advanced vehicle design
Schrader et al. Multi-directional design control of plastic crash components by means of domain-predictive feed-forward neural networks
Sethuraman et al. Development of an overall vehicle sizing and packaging tool for autonomous electric buses in the early concept phase
Park et al. Predicting vehicle occupant postures using statistical models
Pedersen Conceptual Dynamic Analysis of a Vehicle Body
Mau Hybrid low-order modeling for conceptual vehicle design
Tzivanopoulos et al. New Approaches iIn Vehicle Conception
Salazar Systems Engineering Based Crashworthiness Design for the Small Overlap Load Case
Cuevas Salazar Systems Engineering Based Crashworthiness Design for the Small Overlap Load Case
Feria et al. Automated Performance Evaluation of a Vehicle’s Space-Frame Design Parametric Model
Tzivanopoulos et al. New Approaches in Vehicle Conception
De Gaetano et al. Innovative methodologies for concept modelling of vehicle body structures
Lesiv Integrated modeling and analysis methodologies for architecture-level vehicle design
Vala et al. Crew Centric Design Methodology Delivers Combat Performance

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right