Resumen de Análisis cinemático inverso de un mecanismo policéntrico de rodillas de cuatro barras aplicando redes neuronales artificiales

Omar Ismael López Suárez, Jonathan Martínez Paredes, Ariel Fuerte Hernández, Juan Pablo Campos López, Oscar Taxilaga Zetina, Iván Altamirano Olguín, Gerardo Hernández Valencia, Samuel Morales Bonilla

• español

  La rodilla es la articulación más grande del esqueleto humano, situada entre los brazos de palanca de la tibia y el fémur. Su función consiste en proporcionar la flexión de la pierna, movimiento que hace posible realizar actividades diarias como caminar, correr, saltar, etc., razón por la cual su mecánica articular resulta muy compleja. Durante la marcha humana, en la flexo-extensión de la rodilla se genera un centro instantáneo de rotación, la trayectoria generada forma una curva polar o poloide, siendo muy importante porque está relacionada con la cinemática y las fuerzas que se desarrollan en durante el ciclo de marcha. Asimismo, en un mecanismo protésico de rodilla de cuatro barras durante la intersección de dos eslabones móviles, se genera una poloide, que tiene relación con las dimensiones de los eslabones del mecanismo. Derivado a lo anterior, en este trabajo se plantea la aplicación de una herramienta de optimización basados en aprendizaje computacional, teniendo como objetivo principal proponer un mecanismo policéntrico de cuatro barras de control voluntario que sea capaz de producir la trayectoria similar al de la rodilla humana durante la flexo-extensión. Para lograrlo, se aplica un análisis cinemático inverso del mecanismo y se aplican redes neuronales artificiales, donde a partir de una trayectoria propuesta se determinan las dimensiones ideales de los eslabones que cumplan por completo con las necesidades para un paciente específico. En la parte final del trabajo, obtenidas las dimensiones optimizadas de la prótesis, se realizará el modelo computacional, y a su vez se aplicará manufactura mediante impresión tridimensional.

• English

  The knee is the largest joint of the human skeleton, located between the lever arms of the tibia and the femur. Its function is to provide leg flexion, a movement that makes it possible to perform daily activities such as walking, running, jumping, etc., which is why its joint mechanics are very complex. During human gait, in the flexion-extension of the knee an instantaneous center of rotation is generated, the trajectory generated forms a polar curve or centrode, being very important because it is related to the kinematics and the forces that develop during the cycle marching. Likewise, in a four-bar knee prosthetic mechanism during the intersection of two mobile links, a centrode is generated, which is related to the dimensions of the links of the mechanism. Derived from the above, in this work we propose the application of an optimization tool based on computational learning, with the main objective of proposing a four bars polycentric mechanism of voluntary control that is capable of producing the trajectory similar to that of the human knee during the flexo-extension. To achieve this, an inverse kinematic analysis of the mechanism is applied and artificial neural networks are applied, where, from a proposed trajectory, the ideal dimensions of the links that fully meet the needs for a specific patient are determined. In the final part of the work, obtained the optimized dimensions of the prosthesis, the computational model will be made, and in turn, manufacturing will be applied by means of three-dimensional printing.