Estimación biomecánica para Lumbar L5/S1 en el puesto de los operarios de noqueo del Camal Municipal del Cantón Pelileo utilizando redes neuronales artificiales.

Abstract

Los trastornos musculoesqueléticos (TME) representan la primera causa por la cual los trabajadores deben ausentarse del trabajo debido a problemas relacionados con su salud. Estos TME están directamente vinculados a las condiciones biomecánicas deficientes. Esta investigación analiza la postura del trabajador del puesto de noqueo del Camal Municipal del Cantón Pelileo como condición inicial de comparación utilizando el software BioMEC. Se empezó recopilando información sobre: datos del trabajador; tiempo que ocupa en la jornada; duración de la jornada; fotografía sobre postura que adopta el trabajador en el puesto noqueo. Luego se establecieron las características cualitativas y cuantitativas necesarias para formar la red neuronal artificial (RNA) y estimar la carga máxima para Lumbar L5/S1, considerando la función sigmoide para la activación del algoritmo de retro propagación (RP). Finalmente se estimó la carga admisible para Lumbar L5/S1 con la RNA con RP diseñada en MATLAB® (versión R2021a, MathWorks Inc., Natick, MA, USA). Como resultado de la condición inicial se calculó una carga de L5/S1 de 599.46 % con el método BioMEC. Se encontró 4 características cualitativas y 37 características cuantitativas de la matriz de RNA. La RNA diseñada tiene 4 capas: a) la primera capa de entrada tiene 17 neuronas receptoras estáticas; b) la segunda capa tiene de 7 neuronas ocultas; c) la tercera capa es de suma y dispone 1 neurona dinámica y d) la capa final tiene 1 neurona de salida estática, la cual finalizo en 15 etapas de entrenamiento de la red neuronal. El porcentaje de error de estimación con RNA- RP para la carga L5/S1 es de 0.2863 %. La prueba de T-student de muestras independientes determina que los dos métodos brindan un resultado similar al estimar la carga admisible para Lumbar L5/S1.