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在革新中探求价值|CATIA助力AI提升汽车造型设计

19天前浏览1628


生成式AI辅助汽车造型设计      

   

   

随着科技的不断进步,人工智能(AI)逐渐渗透到我们生活的各个领域,尤其是在汽车设计行业。生成式AI的出现为设计师们提供了全新的工具和思维方式。在ChatGPT发布之前,特斯拉、宝马、奥迪和福特等汽车制造商已经开始利用AI进行汽车造型设计、性能优化和用户体验分析。AI能够通过分析大量的设计数据和市场趋势,生成独特的汽车造型。这种创意的多样性为设计师提供了新的灵感来源,帮助他们突破传统设计的限制。通过AI生成效果图,设计师可以减少传统手绘或3D建模所需的时间和成本,从而使设计过程更加经济高效。


   



在汽车设计的初期创意阶段,为满足市场对汽车造型推陈出新的多样性要求,设计师需要绘制大量的草图和效果图,以探索不同的造型和风格。这一阶段的工作量相对较大,因为设计师需要尝试多种设计方向。



随着人工智能绘画技术的不断成熟,越来越多的设计师开始使用AI来辅助他们的创意设计。这种技术大大减轻了设计师的手绘工作量。



目前,许多汽车设计中心已经开始探索使用AI进行创意设计。为了避免知识产权纠 纷,他们根据已有车型素材训练了符合品牌DNA的AI大模型,并通过文本生成图像的方式生成效果图。然而,他们发现这种方式生成的效果图比较随机,且造型不可控。因此,他们在文本生成图像的基础上引入草图控制,即设计师首先绘制二维草图,然后用草图来指导AI生成效果图,这样AI就不会随机生成不符合要求的造型方案。



然而,设计师绘制的这些二维草图往往为表达效果而夸张变形,且空间透视不准确。此外,这些草图是在二维平面下绘制的,无法参考三维工程模型,因此AI参考的二维草图生成的效果图也常常失真。



达索系统CATIA助力AI的价值      
三维草绘      

达索系统基于3DEXPERIENCE平台的CATIA三维草绘技术有效解决了上述问题。设计师可以直观地参考工程总布置进行创意手绘,在三维空间中探索造型方案。这种三维草图不仅符合工程要求,而且在空间占位和比例透视上也更加准确。这不仅解决了二维草图不准确的问题,还为下一步的三维建模提供了直观的参考依据。



在全三维的设计空间中,设计师可以方便地修改造型方案,轻松调整视角和透视,以获得不同视角的设计方案。基于参考方案草图,AI能够在几秒钟内生成效果图供设计师挑选,这大大节省了设计师绘制不同视角草图的时间。基于3DEXPERIENCE平台的CATIA真正帮助设计师减少工作量、提升设计效率,并缩短设计周期。



达索系统CATIA助力汽车造型设计的价值      
协同设计      

工业设计与其他设计的最大区别在于,设计出来的产品需要进行批量生产,因此设计必须满足工程要求。在将创意转化为产品的过程中,汽车造型数模工程师能够直观地参考设计师的三维草绘,采用CATIA细分建模技术(SUBD)快速将三维草绘转换为三维模型。与其他CG类多边形建模软件(如3ds Max、Maya、Blender)不同,CATIA细分建模生成的是工程可用的NURBS曲面,能够在其上添加工程或造型细节(如圆角和分缝),使设计模型能够被工程部门有效利用



使用基于3DEXPERIENCE平台的CATIA进行汽车造型设计的最大价值在于其一体化实时协同设计能力:


     

     

     

     




设计师参考2D效果图和总布置进行三维草绘(2D 转 3D);


     

     

     

AI根据3D草绘生成多方案效果图(AI效果图);


     

     

设计师根据AI效果图探索造型,并确定造型方案(造型方案确定);


     

     

数模师参考3D草绘方案进行概念建模(CAS模型);


     

     

总布置工程师实时参考造型模型,校核造型方案(第一轮校核);


     

     

总布置校核点通过模板快速完成,无需大量重做工作(总布置修改);


     

     

设计师实时参考新的总布置方案进行造型更新(3D草绘修改);


     

     

数模师实时参考修改后的3D草绘进行概念模型更新(CAS更新);


     

     

总布置工程师实时检查新的造型方案是否满足工程要求(第二轮校核);

同样的协同设计方法可扩展应用于早期的仿真分析和其他工程校核。


通过实时在线协同设计,造型校核工作无需像过去那样进行多轮数据转换与修改。设计师无需依赖总布置截图在Photoshop中修改造型方案,然后再将截图分享给数模师在其他软件中修改CAS模型。基于3DEXPERIENCE平台的一体化造型设计解决方案,所有设计与校核工作都在同一平台上实时协同完成,避免了不同软件之间的数据转换与处理工作,从而缩短研发周期,提高设计质量。



达索系统CATIA助力汽车造型设计的价值      
软参数化CAS/A面设计      


除了在早期的造型设计阶段,基于3DEXPERIENCE平台的CATIA在后期的CAS、A面和渲染评审阶段也提供了功能强大的应用工具。例如,达索系统与本田汽车共同开发的软参数化造型设计工具ICEM Design Experience (IDX)。IDX集成了ICEM高质量曲面技术、CATIA软参数化技术、全能智能建模技术和全新用户界面。得益于全能智能建模技术和友好的用户界面,其建模效率远高于现有的ICEM Surf软件;同时,强大的软参数化技术使其修改效率显著提升。



达索系统CATIA助力汽车造型设计的价值      
边评审边修改      

边评审边修改是汽车造型设计追求的重要目标之一。现有设计流程中,每次造型评审都需要记录并下发更改工作流,重新修改完成的造型方案需要导入可视化软件进行渲染评审准备,然后再次发起评审流程。一个简单的造型修改往往需要一天到一周的时间才能完成评审决策。由于现有设计流程使用不同的设计工具,无法实现边评审边修改。基于3DEXPERIENCE平台的CATIA集成了强大的STELLA渲染引擎(达索系统收购RTT的渲染技术),能够提供接近真实的可视化渲染和虚拟现实(VR)体验。可视化用户无需进行数据准备,可直接基于造型数据开展可视化设计工作。在设计评审时,设计师可根据评审意见现场修改造型设计方案,高质量的渲染效果和VR体验立即更新,避免了重新准备可视化工作的繁琐过程。



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来源:达索系统     

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首次发布时间:2024-08-25
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