A térdprotéziseknek számos követelménynek meg kell felelniük, amelyek a szilárdsági, funkcionális, gyárthatósági, tartóssági és kompatibilitási szempontok. A gyártóknak ezeket a – sokszor egymásnak ellentmondó – feltételeket kell kielégíteni. A fejlesztés alapja a megfelelő geometria kiválasztása, amelyben az eredeti térdgeometriát nem lehet alapul venni, mert olyan bonyolultságú, annyi elemből álló és olyan anyagtulajdonságú protézis nem gyártható. Ezért a protézisek a valós térdnél egyszerűbbek, a mozgást két egymáson elmozduló elemmel biztosítják.1 A megfelelő geometria kiválasztása kulcsfontosságú, mert a tibia mozgását ezen két elem felületével kell biztosítani. A mozgást ismertnek feltételezzük (mérhető), és keressük az ezt létrehozó felületeket. Az ilyen jellegű problémák megoldására jól alkalmazható az evolúciós algoritmus valamelyik típusa. A munkánk során kidolgoztunk egy eljárást, amely genetikus algoritmus segítségével a térdprotézisek, mint egyedek „virtuális tenyésztését” teszi lehetővé. A tenyésztést bármelyik tulajdonság fejlesztésének céljából elvégezhetjük, jelen tanulmányban az említett mozgásfüggvény ismeretéből indulunk ki. DOI: 10.17489/biohun/2017/1/07The knee prostheses have to meet lots of requirements, which are: strength, function, manufacturability, durability and compatibility. The manufacturers have to meet with these often contradictory conditions. The basis for the development of knee prosthesis is the choice of the appropriate geometry. The original human knee geometry cannot be taken as a base for the prosthesis development because a prosthesis with so complexity, so many components and materials cannot be manufactured. Therefore the prostheses are simpler than the real knee joint. They can realize the movement with two on each other movable components.1 The movement of the tibia must be ensured by the two prosthesis components therefore it is really important to choose the right geometry. We are hypothesizing the motion (measurable) and we are looking for the surfaces that create it. For those tasks to solve one of the evolutional algorithm types is a good choice. During our work we elaborated a process that allows the „virtual breeding” of knee prostheses as individuals with the use of genetically algorithm. The breeding can be carried out for the development for either of the properties. In this study we are starting from the knowledge of the so called motion function
