Optimization of structural elements by means of genetic algorithms in existing software products

A. V. Putintseva


Abstract. Purpose. More than half a century, there is an evolutionary mechanism optimization, more than 20 years, many CAE systems  exist  and  develop.  Over  the  years,  accumulating  experience  to  optimize  certain  elements  using  genetic  algorithm.  Majo r  companies  have  developed  platform  to  simplify  calculations  engineer.  Of  course,  a  couple  of  years  did  not  achieve  all  of  these results, but use existing  mechanisms and to create on their  basis of better software, not this thing in our area. In this reg ard, the purpose  of  this  article:  To  investigate  the  possible  mechanisms  of  optimization  from  third-party  systems,  and  the  use  of  these mechanisms  in  the  developed  software  product.  Also,  before  the  author  raises  a  number  of  other  tasks,  such  as  combining  the mechanisms of several software components and use the results to provide a report on all related. Methodology. The main contents of  the study are to examine the possibilities of ANSYS system and platform, the ability to integrate with third -party applications and  bidirectional  transmission  parameters.  The  author  cites  one  of  the  considered  task  solutions.  This  article  describes  how  to  step through the implementation of the system of ANSYS optimization design element. the possible transfer options are also describ ed as of  the  developed  software  product,  and  with  ANSYS  Workrench  platform.  The  developed  model  of  integration  between  the  two  systems  is  implemented  in  software  product  "Selection  of  cross-sections".  Findings.  Element  for  design  optimization  in  ANSYS  system was carried out. The findings are to compare the results of optimization of the developed product. That will contribute to  further improvement of the overall system. The developed model of integration between the two systems has shown the efficienc y of  the ligaments. The data is updated in both systems, without any long-term processes. The very construction of the geometric model  takes a long time, but in the future all graphical representations will be made automatically.  Originality.  Adding software already implemented mechanisms to increase the value of this product. The author considers the implementation of several systems gene tic  algorithm  will  give  a  more  detailed  picture  of  the  optimized  element.  Not  learning  something  new,  and  adding  new  capabilities developed  by  the  application,  this  product  will  no  longer  meet  the  requirement  to  address  kind  of  tasks  that  are  currently  easily solved.  And  thereby  the  application  will  not  be  necessary.  Practical  value.  The  article  describes  the  construction  of  a  model  to  optimize the design element of the third-party application to ANSYS system. The considered systems integration will help in the  future to implement a bunch of other software products, and thereby improving the design programs and learning more and more opportunities for optimization using a genetic algorithm.


genetic algorithm; ANSYS Workbench; optimization in ANSYS system; systems integration; variable exchange between systems


Barulina M.A. Ispolzovanie ANSYS WORKBENCH dlya raboty s geometricheskimi modelyami [Using ANSYS WORKBENCH to work with geometric patterns] Moscow: Editus Publ., 2012, 316 p. (in Russian)

Basov K.A. ANSYS dlya konstruktorov [ANSYS for designers],Moscow: DMK Press Publ., 2009, 248 p. (in Russian)

Bruyaka V.A., Fokin V.G., Soldusova E.A., Glazunova N.A., Adeyanov I.E. Inzhenernyy analiz v ANSYS Workbench: chast 1 [Engineering analysis in ANSYS Workbench: Proc. allowance. part 1]. Samara,Samargos. tekhn. un-t, 2010, 217 p. (in Russian)

Bruyaka V.A., Fokin V.G., Kuraeva Ya.V. Inzhenernyy analiz v ANSYS Workbench: chast 2 [Engineering analysis in ANSYS Workbench: Proc. allowance. part 2]. Samara,Samargos. tekhn. un-t, 2013. 149 p. (in Russian)

Gladkov L.A., Kureychik V.M., Kureychik V.V. Geneticheskie algoritmy [Genetic algorithms]. Moscow: FIZMATLIT Publ., 2006, 320 p. (in Russian)

United Center Support ANSYS products inRussiaand CIS countries. - Available at: http://cae-expert.ru (in Russian)

Zhidkov A.V. Primenenie sistemy ANSYS k resheniyu zadach geometricheskogo i konechno-elementnogo modelirovaniya [Application of ANSYS system to meet the challenges of the geometric and finite element modeling]. Nizhniy Novgorod, NNGU Publ., 2006, 115 p. (in Russian)

ANSYS User Club. - Available at: http://cae-club.ru/ (the date of circulation: 17.09.2016). (in Russian)

Putintseva A.V. Optimizatsiya secheniya zhelezobetonnoy balki s ispolzovaniem geneticheskogo algoritma [Optimization section reinforced concrete beams using a genetic algorithm] Stroitelstvo, materialovedenie, mashinostroenie – [Сonstruction, materials science, mechanical engineering]. PDABA. Dnipropetrovsk, 2015, no. 86, pp. 94-99. (in Russian)

Rutkovskaya D., Pilinskiy M.AND Rutkowskiy L. Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems. - Moscow: Hotline Telecom 2008. (in Russian)

ANSYS, licensing, implementation, consulting - CADFEM. - Available at: http://www.cadfem-cis.ru/ (the date of circulation: 15.09.2016). (in Russian)

Ferreira C., Benitez J. M., Cordon O., Hoffmann F. and Roy R. Function finding and the creation of numerical constants in gene expression programming. Advances in Soft Computing: Engineering Design and Manufacturing, Springer-Verlag, 2003

Ferreira C., Gene expression programming: A new adaptive algorithm for solving problems. Complex Systems, no.13 (2): 2001.

Ferreira C., Genetic representation and genetic neutrality in gene expression programming, Advances in Complex Systems, no. 5 (4): 2002.

GOST Style Citations

1.  Барулина М.А. Использование  ANSYS  WORKBENCH  для работы с геометрическими моделями / М.А. Барулина.  –Москва: Эдитус, 2012. – 316 с.

2.  Басов К. А. ANSYS для конструкторов / К.А. Басов. Москва: ДМК Пресс, 2009. – 248 с.

3.  Бруяка  В.А.  Инженерный  анализ  в  ANSYS  Workbench:  учеб.  пособ.  часть  1  /  В.А.  Бруяка,  В.Г.  Фокин,  Е.А. Солдусова, Н.А. Глазунова, И.Е. Адеянов. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2010. – 271 с.

4.  Бруяка В.А. Инженерный анализ в ANSYS Workbench: учеб. пособ. часть 2 / В.А. Буряка, В.Г. Фокин, Я.В. Кураева. – Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2013. – 149 с.

5.  Гладков  Л.  А.  Генетические  алгоритмы  /  Л.А.  Гладков,  В.М.  Курейчик,  В.В.  Курейчик.  –  Москва:  ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 320 с.

6.  Единый центр поддержки продуктов ANSYS в России и странах СНГ.  –  Режим доступа:  http://cae-expert.ru.-    Загл. с экрана.- Проверено: 01.10.2016.

7.  Жидков  А.В.  Применение  системы  ANSYS  к  решению  задач  геометрического  и  конечно-элементного  моделирования  / А.В. Жидков. – Нижний Новгород: ННГУ, 2006. – 115 с.

8.  Клуб пользователей ANSYS. – Режим доступа: http://cae-club.ru/ .- Загл. с экрана.- Проверено: 17.09.2016. Путинцева А.В. Оптимизация сечения железобетонной балки с использованием генетического алгоритма / А.В. Путинцева  //  Строительство,  материаловедение,  машиностроение  :  сб.  науч.  тр.  /  Приднепр.  гос.  акад.  стр-ва  и  архитектуры.  –Днепропетровск,  2015.  –  Вып.  86:  Информационные  технологии  в  образовании,  науке  и  управлении  //  Сборник  научных  трудов.– С. 94-99.

9.  Рутковская  Д.  Нейронные  сети,  генетические  алгоритмы  и  нечеткие  системы  /  Д.  Рутковская,  М.  Пилиньский,  Л.Рутковский. - Москва: Горячая линия -Телеком, 2008.

10.  ANSYS, Лицензирование, внедрение, консалтинг  –  CADFEM  –  Режим доступа: http://www.cadfem-cis.ru/ .-  Загл. с экрана.- Проверено: 17.09.2016.

11.  Ferreira  C.  Function  finding  and  the  creation  of  numerical  constants  in  gene  expression  programming    In  /  C.  Ferreira, Benitez J.  M., Cordon O., Hoffmann F., Roy R., Advances in Soft Computing: Engineering Design and Manufacturing, SpringerVerlag, 2003. – с.

12.  Ferreira C. Gene expression programming: A new adaptive algorithm for solving problems / Ferreira C. // Complex Systems, № 13 (2): 2001.

13.  Ferreira,  C.,  Genetic  representation  and  genetic  neutrality  in  gene  expression  programming  /  C.  Ferreira  //  Advances  in Complex Systems, №.5 (4): 2002.


  • There are currently no refbacks.