Con el fin de optimizar la distribución del grosor de la pared del globo médico, se eligió el globo de cifoplastia como objeto de investigación, se tomó la uniformidad de la distribución del grosor de la pared como índice de evaluación y se investigó la influencia del proceso de moldeo por estirado-soplado en la uniformidad del globo de cifoplastia. En este trabajo, se estudiaron 16 conjuntos de esquemas de pruebas ortogonales mediante la selección de cuatro parámetros principales, como la temperatura de conformación, la presión de conformación, la distancia de estiramiento y el tiempo de mantenimiento del proceso de moldeo por estirado-soplado, basándose en la tabla ortogonal del método Taguchi L16(44). El análisis estadístico mostró que la temperatura de conformación era un parámetro primordial en la uniformidad, mientras que se obtuvo un esquema óptimo y se formó un globo óptimo con la uniformidad del 95,86% bajo el esquema. Para cuantificar mejor la relación entre la uniformidad y los parámetros, se desarrollaron modelos de redes neuronales artificiales (RNA) y de regresión no lineal (RNL) para predecir la uniformidad del globo basándose en los resultados de las pruebas ortogonales. Se creó una red neuronal basada en la retropropagación (BP) con 4 neuronas de entrada, 11 neuronas ocultas y una neurona de salida, se desarrolló una función objetivo del modelo NLR utilizando un polinomio de segundo orden y se utilizó el método BFGS para resolver la función. La adecuación de los modelos se comprobó mediante pruebas de hipótesis y su rendimiento se evaluó mediante el valor R2. Los resultados muestran que ambos modelos predictivos pueden utilizarse para predecir la uniformidad del globo con una mayor fiabilidad. Sin embargo, el modelo NLR mostró un rendimiento ligeramente mejor que el modelo ANN.
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