1. 什么是创成式设计?
创成式设计(Generative Design)是一个迭代设计过程，其中涉及一个程序，该程序将生成满足一定约束的一定数量的输出，而设计师将通过更改程序变量的最小和最大值来微调可行区域，满足一组约束，以减少或增加可供选择的输出数量。该程序无需在数字计算器等机器上运行，它可以由人类（例如，用笔和纸）运行。设计人员可以是一个人类或人工智能中的测试程序。随着他的设计目标随时间推移变得更好地定义，设计者学会在每次迭代时改进程序。
创成式设计输出的结果可能是图像，声音，建筑模型，动画等。因此，它是一种探索设计可能性的快速方法，用于各种设计领域，例如艺术，建筑，产品设计等。
该过程可以与探索解决方案的许多可能变化的数字计算机的强大功能相结合，它模仿自然界通过遗传变异和选择进行进化的设计方法，使设计师能够生成和测试崭新的选择，这是人类无法企及的，从而可以实现最有效和最优化的设计。
创成式设计变得越来越重要，主要是由于新的编程环境或脚本功能使其相对容易实现，即使对于缺乏编程经验的设计人员来说，也很容易实现他们的想法。另外，此过程可以创建解决基本复杂问题的解决方案，否则将通过替代方法来消耗资源，这使其成为解决较大或未知的问题的更具吸引力的选择。商用CAD软件包中的工具也可以简化此操作。不仅实现工具变得更容易使用，而且利用创成设计作为基础的工具也是如此。
图1 创成式设计应用于各种产品结构设计
2. 优化设计的应用技术
创成式设计应用于工业产品亦可称之为优化设计(Optimized design)，目的是将工程设计问题先转换成适当的数学公式，然后再使用适当的方法求解以得到最佳的设计。因此优化设计的过程和结果与传统的设计方法是不同的，传统的设计方法在修改设计的过程中需要仰赖丰富的设计经验，而优化设计是以求解数学公式来决定设计的修改；传统的设计方法只求满足设计规范的要求，而优化设计除了要满足设计规范要求外，还要找出最好的设计，因此使用优化设计方法所得到的产品，其质量将更可靠。
使用优化设计方法时，必须先决定设计变量(Design variables)和根据这些变量所制订出的优化目标函数(Objectivefunction)和约束条件函数(constraint functions)。求解优化问题的方法有许多种，例如，循序线性规划法(SLP)、循序二次规划法(SQP)、整数规划法(IP)..等等。近年来有许多新的方法如遗传算法(GA)、仿真退火法(SA)、演化策略法(ES)...等等都可用来求解优化问题。这些方法各有其优缺点，使用者应选择最适合的方法求解以提升效率。另外类神经网络(ANN)和响应表面法(RSM)也常被用来取代正规的分析，以加速优化设计的过程。
优化设计就目标函数而言，可分为单一目标优化(Single-Objective Optimization)、多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization)和多学科优化(Multi-Disciplinary Optimization)。单一目标优化的目标是唯一的，多目标的优化的目标有多个，其解是各目标间的一种妥协，多学科优化是跨越多个不同领域求得最佳设计。以航空器为例，其所包含的领域有结构、空气动力和控制等领域。又如针对结构优化而言，又可分为拓朴优化(Topology Optimization)、形状优化(ShapeOptimization)和尺寸优化(Sizing Optimization)。拓朴优化可产生最佳的型态，然后经形状和尺寸优化可得到最佳的设计。
总之，优化设计方法可应用到各个不同的领域，因此而得到的结果会优于其他方法所得之结果。
图2 针对结构的优化设计方法
3. 西门子工业软件所涵盖的设计优化技术
西门子工业软件在多个应用平台上均提供优化技术以满足不同工程学科需求，在此列举几个产品所提供的优化能力。
3.1 NX - 产品工程系统
NX TopologyOptimization for Designers是用于NX设计环境的拓扑优化插件，可提供创建几何优化结构的功能，该结构适合指定的设计空间，同时满足各种性能、材料和制造要求。拓扑优化通常被称为“仿生结构设计”，因为所使用的算法可以创建形式类似于自然界中观察到的结构。由于这些结构在形式上可能非常激进，因此它通常还使用增材制造作为生产这些结构的手段，而这些结构不一定能够使用传统的制造方法来制造。这些工具的使用并非仅限于增材制造，因为可以对优化应用各种制造约束，以适应各种制造过程，包括创建适用于模压，铸造，机加工或挤压的零件。
图3 NX面向设计人员的拓扑优化
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