DISEÑO GRAFICO POR COMPUTADORA

  DISEÑO GRAFICO ASISTIDO POR COMPUTADORA 

El diseño asistido por computadora, habitualmente conocido como CAD (por sus siglas en inglés computer-aided design), es el uso de computadores para ayudar en la creación, modificación, análisis u optimización de un diseño. El software CAD se utiliza para aumentar la productividad del diseñador, mejorar la calidad del diseño, mejorar las comunicaciones a través de la documentación y crear una base de datos para la fabricación.

ambién se puede llegar a encontrar denotado con las siglas CAD (computer-aided design and drafting), que significan «bosquejo y diseño asistido por computadora».

Estas herramientas se pueden dividir básicamente en programas de dibujo 2D y de modelado 3D. Las herramientas de dibujo en 2D se basan en entidades geométricas vectoriales como puntos, líneas, arcos y polígonos, con las que se puede operar a través de una interfaz gráfica. Los modeladores en 3D añaden superficies y sólidos.

¿Qué es el Diseño asistido por computadora CAD?

El Diseño asistido por computadora (CAD) es el uso de computadoras para ayudar al proceso de diseño.

CAD está utilizando computadoras para ayudar al proceso de diseño, esto podría incluir la creación y modificación de diseños (productos), diseño gráfico, procesamiento de datos, análisis (FEA) o simulaciones.

Tipos de software CAD.

Algunos de los mas importantes softwar son:

2D:

• Autodesk AutoCAD.
• Adobe lustrador.

3D:

• Solidworks.
• Autodesk Inventor o Fusion.
• SketchUp.
• 3D Studio Max.

                                                        

Ventajas y desventajas de usar modelado asistido por computadora

Ventajas:

• Se pueden hacer cambios a las ideas de manera rápida y fácil por la transferencia electrónica de archivos
• La comunicación con el cliente es más fácil.
• La fabricación del producto puede ser más fácil.
• Puede evitar errores costosos.
• Reduce los costos ya que no se necesitan prototipos adicionales.
• Ahorra tiempo a través de prácticas de trabajo eficientes.
• Posee alta precisión y fidelidad.

Desventajas:

• Costos de software y hardware.
• Se necesita entrenamiento especial.
• Curva de aprendizaje grande.
• Requiere más información precisa.