未来の自動車はどのようにしてスマートフォンのように設計、製造できるのか

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ケビン・ジンガー氏は、自動車はスマートフォンのように設計、製造できると考えており、ブランドは人工知能と機械学習スーパーコンピューターの助けを借りて必需品の製品を開発しており、建設は非グローバル化された委託製造業者の集団に委託されている。 積層造形 (3D プリンティング) は彼のビジョンの鍵であり、彼の会社 Divergent 3D の使命です。

私が 2017 年にチンガー氏のアイデアを初めて取り上げたとき、彼の車両アーキテクチャには、所定の長さに切断された汎用のカーボンファイバー チューブを接続する 3D プリントされたアルミニウム ノードが含まれていました。 現在、カーボン チューブは廃止され、ノードはサブフレーム (アストン マーティン DBR22 用)、サスペンション コンポーネント、トランスミッション ケース (Xtrac 製)、そしておそらく間もなくエンジン ブロックなどの非常にスマートな構造に進化しました。

私たちが乗車した Czinger 21C ハイパーカーは、低投資、低炭素製造により手頃な価格の輸送を可能にする、より広い視野を実現する魅力的な概念実証です。 2017 年以降に行われた最も印象的な開発の 1 つは、チンガー氏の会社が開発した、双方向進化的構造最適化 (BESO) を活用したコンピューター支援設計アルゴリズムです。 この反復的な設計プロセスにより、12 レーザー粉末金属焼結「プリンター」によって製造されるコンポーネントの形状だけでなく、そのコンポーネントの理想的な合金も決定されます。

エンジニアは、部品または構造の基本的な幾何学的形状、その取り付け位置、通常の条件下で耐えることが予想される荷重、衝突時に許容しなければならない変形、疲労要件、修理可能性に関する懸念、環境動作条件 (例:腐食性要素や極端な温度にさらされるか?)、最後に重量とコストの目標。 これらの条件がすべてプログラムされると、Czinger のアルゴリズムは、手頃な価格で一般的に入手可能な 28 種類の元素の中から、部品に最適な金属合金を選択します。 また、理想的な形状を定義し、構造、流体の流れ、またはその他の理由で必要な場所にのみ材料を配置します。 最後に、その部品に対して最もレーザー エネルギー効率の高い 3D プリント層戦略をプログラムします。

必要に応じて、コンピュータは構造や部品を特定の 3D プリンタ内に収まる小さな部品に再分割し、接着剤による接着または (修理可能な部品の場合は) 機械的固定のいずれかによって、個々の部品を結合するための最適なアプローチを推奨します。 接着された部品には、さまざまな接着剤の塗布および/または硬化に必要なタブやスロット、または窓が付けられます。 これらの 1 つはオーブンで 60 分で硬化し、Czinger が特許を取得したもう 1 つは紫外線を使用して 2.0 秒で硬化します。 後者は、オーブンに向かう部品を「仮付け溶接」するために使用されます。 目標は、すべての部品がこれらの成形および接合プロセスで完成することです。追加の熱処理や腐食対策は必要なく、最終組み立ての前に最小限の機械加工と後処理のみを必要とします。

その結果、テスラのギガキャスティングと同様に、総部品数を減らし、サブアセンブリプロセスを排除した、軽量で強力な部品が得られますが、巨大な鋳造装置を購入し、複数の部品の複雑な金型を形成するという巨大な工具コストは不要です。 各製品の製造に必要なエネルギーは大幅に少なくなり、製品設計の変更は新しいコードをプリンターにフラッシュするだけで簡単になります。 また、同じ機械内で、ある部品の製造から別の部品の製造に切り替えることへの阻害要因も最小限に抑えられています。

チンガー氏が提案した組立ラインは、直径約 75 フィートの六角形の設置面積を占め、年間 10,000 個のローリング シャーシまたは 100,000 個のサブフレームを組み立てることができます。 このラインのセットアップと試運転には 3D 印刷機と同様に 2 ～ 3 週間かかります。そのため、この小さな設置面積の製造オペレーションは拡張が非常に速く、非常に適応性が高いものになっています。

このような操作により、特定の製品の損益分岐点は実質的になくなり、従来の最小限の工具を使用して、別の自動車や別の業界向けの部品を製造するために機械を迅速にプログラムできるため、製品設計の失敗による影響はほぼ排除されます。 交換部品はオンデマンドで印刷できるため、かさばるサービス部品を倉庫に保管する必要がなくなりました。