与生成设计技术相结合，gpu加速仿真的效率收益进一步放大。

 

设计模拟仅限于压力分析师的日子已经过去了。今天，产品设计师可以在他们的指纹上直接在他们的3D CAD建模环境中运行模拟。在现代计算机的GPU能力的加速下，这些模拟允许设计者以交互的速度做出知情的决定——而无需等待压力分析师来设计和运行有限元分析(FEA)。

 

在这一点上，即使是相对缺乏经验的设计师也可以在没有必要了解如何运行FEA分析的情况下估计他们的设计将如何执行。考虑到工业技能的差距，gpu加速模拟对于希望少花钱多办事的工程团队来说是一个礼物。

 

gpu加速仿真背后的数学模型可以显示一些变量如何影响设计，天富代理包括非线性静态应力、振动容限、流体动力学和传热。当然，这些变量不是孤立存在的。好消息是gpu加速的模拟正在迅速接近它可以评估这些变量的协同作用如何影响设计性能的点。

 

这对产品设计周期的影响是显著的，它允许团队更快地迭代，并避免昂贵的原型设计步骤和后期设计更改。但是gpu加速模拟本身只是一个开始。

 

生成设计

 

对于那些不熟悉生成设计的人来说，生成设计是一个人工智能优化设计参数和工程师设定的功能目标的设计过程。工程师上传他们的设计;设置负载、材料约束和边界条件;确定其职能目标;该算法优化了设计空间内的材料布局，以满足这些目标和最大化性能。

 

当大多数工程师想到生成设计时，他们想到的是拓扑优化。但拓扑优化只是生成设计的起点。如今，生成设计可以远远超越拓扑优化，这在很大程度上要归功于gpu加速的仿真。

 

当使用生成方法设计优化，遗传算法迭代调整设计和模拟性能给定的新配置。通过这种方式，出现了更高效和高性能的设计配置。GPU处理能力越强，系统运行的模拟速度就越快，使生成设计工具能够并行地优化更多的变量和演化更多的解决方案。

 

优化制造和其他领域

 

与基本拓扑优化相比，生成设计的主要优势之一是能够针对不同的制造技术进行优化。在过去，通过拓扑优化来制造复杂的、有机的形状通常是不可行的。优化后的造型可以激发设计师的灵感，但这些设计师仍然必须使用他们的专业知识将优化的设计转化为可制造的东西。相比之下，在生成式设计中，设计可以针对挤压、铸造、添加或其他方法进行优化——节省时间和精力。

 

生成式设计的力量并不仅限于制造的优化。这种方法也允许优化围绕广泛的功能目标，包括材料，强度，传热，流体动力学，和重量。更重要的是，从纯粹的商业角度来看，结合实时市场信息的生成式设计方法可以考虑成本约束。最后，生成式设计发现了最有效平衡这些竞争目标的解决方案。