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Esta investigacion tiene por objeto optimizar la resistencia a la tension en piezas de poliamida-6 moldeadas por inyeccion para establecer las condiciones que permitan maximizar la resistencia de las piezas en un proceso industrial real. La metodologia consistio en el desarrollo de ensayos basados en un diseno de experimentos tipo I-optimo, para generar una base de datos. Se consideraron cuatro parametros de entrada en los experimentos: presion de sostenimiento de inyeccion, tiempo de sostenimiento de inyeccion, % de material virgen y % de material reciclado. Las mediciones del esfuerzo maximo de tension en las piezas se realizaron bajo la norma ISO 527-1. Fueron desarrollados tres modelos con las tecnicas Superficie de Respuesta, Red Neuronal Back Propagation y Red Neuronal de Regresion Generalizada (con Funcion de Base Radial) para predecir el esfuerzo maximo de tension en piezas. Finalmente se realizo la optimizacion del modelo con el menor error mediante la tecnica de region de confianza basado en tecnicas de punto interior para programacion no lineal, para maximizar la resistencia a la tension. Se concluyo que con esta propuesta metodologica es posible modelar el proceso de moldeo por inyeccion con bajo error y establecer las condiciones que permiten alcanzar el maximo esfuerzo a la tension de las piezas inyectadas. Palabras clave: Moldeo por inyeccion de plasticos, Esfuerzo de tension, Poliamida-6, Superficie de Respuesta, Red Neuronal de Retro-propagacion, Red Neuronal de Regresion Generalizada, Programacion no lineal.

OPTIMIZATION OF TENSILE STRAIN ON INJECTION MOLDED POLYAMID-6 PARTS BY NEURAL NETWORKS AND NONLINEAR PROGRAMMING TECHNIQUES