El uso de robots de transferencia de enfermería es una solución vital para el problema de las dificultades de movilidad diaria para las personas con discapacidades parciales. Sin embargo, el hecho de que los receptores de cuidados tengan diferentes características físicas conduce a una concentración de fuerzas durante la interacción humano-robot, lo cual afecta su comodidad. Para abordar este problema, este estudio instala una serie de airbags de doble forma de cuña en el extremo efectivo de un robot, y analiza las propiedades mecánicas de los airbags. En primer lugar, este estudio realizó pruebas mecánicas y recopilación de datos del airbag, incluyendo su carga externa y desplazamiento, a varias masas de gas. Luego, se mejoró el rendimiento de la red neuronal de Retropropagación (BP) utilizando la teoría del caos (C) y la optimización de enjambre de partículas de recocido simulado (SAPSO), lo que resultó en el establecimiento de la red neuronal CSAPSO-BP. Mediante este método, se desarrolla un modelo de ajuste para determinar los parámetros mecánicos de la rigidez del airbag en forma de cuña, y se obtiene la relación de ajuste de carga externa-desplazamiento. El análisis de datos muestra que la rigidez del airbag en forma de cuña aumenta de forma cuadrática, lineal y con una tasa constante a medida que aumenta la masa de gas. La regulación de la rigidez del airbag y el modelo describen sus tres fases distintas con características cuadráticas, lineales e invariantes lineales a medida que cambia la masa de gas. Estos hallazgos contribuyen a la optimización estructural de los airbags.