The generative modeling algorithms in the industrial products shaping.
Keywords:
generative modeling, industrial design, topology optimization, agent-based modeling, visual programming, algorithmsAbstract
The article provides an analysis of generative modeling algorithms in the shaping of industrial products by the example of topology optimization methods and agent-based modeling. The advantages and disadvantages of these methods in the study of the following parameters are determined: the possibility of design automation, multivariance, testing for strength and stability of the resulting model, the time of model generation, as well as the need for further refinement of the model. The further purpose of the study is the process of improving generative modeling algorithms based on the results obtained.
References
Комарова, А. А. Образование архитектурной формы с применением алгоритмических методов /А. А. Комарова, С. В. Пыхтюк, Д. А. Чернышов, М. Е. Дымченко // Инженерный вестник Дона, 2019. - № 8 (59). – С. 9.
Салех, М. С. Внедрение цифровых методов на различных этапах цифрового проектирования / М. С. Салех // Архитектура и современные информационные технологии, 2021. - № 1 (54). – С. 268-278.
Бжахов, М. И. Алгоритмическое проектирование в архитектуре / М. И. Бжахов, М. М. Ефимова, А. В. Журтов // Инженерный вестник Дона, 2018. - № 2 (49). – С. 166.
Потапенко, А. А. Алгоритмическое проектирование как средство формирования аналитических и проектных моделей в архитектуре / А. А. Потапенко // Архитектура и дизайн: история, теория и инновации, 2021. - № 5. – С. 307-311.
Бессарабова, Е. В. Трехмерное модели-рование промышленных и архитектурных объектов / Е. В. Бессарабова // Современные наукоемкие технологии, 2016. - № 4-2. – С. 225-229.
Chen, A. Forte: User-Driven Generative Design / A. Chen, Y. Tao, R. Kang, G. Wang, Т. Grossman, S. Coros, S. E. Hudson // CHI 2018, April 21–26, 2018, Montréal, QC, Canada. – P. 496. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/324671677_Forte_User-Driven_Generative_Design.
Li, J. Robiot: A Design Tool for Actuating Everyday Objects with Automatically Generated 3D Printable Mechanisms / J. Li, J. Kim, X. Chen // UIST '19, Session 6A: Fabrication, October 20–23, 2019, New Orleans, LA, USA. – P. 673-685. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2007.11199.pdf.
Oh, S. Deep Generative Design: Integration of Topology Optimization and Generative Models / S. Oh, Y. Jung, S. Kim, I. Lee, N. Kang // Journal of Mechanical Design, 2019. - Vol. 141 (11). - P. 111405-1-13. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/334472895_Deep_Generative_Design_Integration_of_Topology_Optimization_and_Generative_Models/link/60269ee0a6fdcc37a8217a39/download.
Руденко, М. П. Методы генеративного моделирования в промышленном дизайне / М. П. Руденко, Д. Е. Звягинцев // Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем (ПИИВС-2022): сборник научных трудов IV научно-практической конференции (студенческая секция), Том 2, 29-30 ноября 2022 г. – Донецк, ГОУВПО «Донецкий национальный технический университет», 2022. – С. 151-154.
Титова, М. А. Генеративный дизайн на основе оптимизации топологии с использованием глубокого обучения / М. А. Титова, А. Ю. Громов // Известия ТулГУ. Технические науки, 2022. – № 2. - С. 246-248.
Hattab M., Hamzeh F. Analyzing Design Workflow: An Agent-based Modeling Approach // Procedia Engineering, 2016. - Vol. 164. – P. 510-517. - Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/311360797_Analyzing_Design_Workflow_An_Agent-based_Modeling_Approach
Stieler, D. Agent-based modeling and simulation in architecture / D. Stieler, Т. Schwinn, S. Leder, М. Maierhofer, F. Kannenberg, А. Menges. // Automation in Construction, 2022. - 141, 104426. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104426
