基于機器學習算法的杠鈴高懸垂位實力抓舉與借力單杠雙力臂動作的拮抗關系研究

摘 要：基于借力單杠雙力臂動作中的身體姿勢變化設計其拮抗訓練動作——杠鈴高懸垂位實力抓舉，并使用機器學習算法驗證與量化不同重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉與借力單杠雙力臂動作的拮抗關系。招募有經驗的綜合體能訓練愛好者10名，通過線性傳感器計與慣性測量單元采集借力單杠雙力臂動作和杠鈴高懸垂位實力抓舉動作的運動生物力學數據，使用一維統計參數映射（SPM1D）和動態時間規整（DTW）機器學習算法，驗證與量化兩者之間的拮抗關系。結果顯示：兩個動作在肩關節外展內收、內旋外旋、屈曲伸展以及肘關節內旋外旋上，存在拮抗關系。當杠鈴重量約60% 1RM（1次最大重量）時，兩個動作的動力學數據擬合度最佳；當杠鈴重量低于60% 1RM時，兩個動作的關節運動的拮抗關系更加顯著。研究認為：杠鈴高懸垂位實力抓舉動作與借力單杠雙力臂動作存在拮抗關系，可用其來優化借力單杠雙力臂動作的訓練效果，但杠鈴配重需要根據訓練目標和訓練者能力進行調整。當訓練目標為提升上肢爆發力時，可使用約60% 1RM的杠鈴配重，而當訓練目標為提升借力單杠雙力臂動作技巧時，則可用低于60% 1RM的杠鈴配重。

關 鍵 詞：運動生物力學；拮抗動作；運動訓練；杠鈴高懸垂位實力抓舉；借力單杠雙力臂動作；機器學習算法

中圖分類號：G884 文獻標志碼：A 文章編號：1006-7116（2024）06-0140-09

Study on the antagonistic relationship between barbell high-hang muscle snatch and kipping bar muscle-up based on machine learning algorithms

SHI Zhiyong，XU Yining，GU Yaodong

（Faculty of Sports Science，Ningbo University，Ningbo 315211，China）

Abstract： This study aimed to design an antagonistic training movement， which was barbell high-hang muscle snatch for the kipping bar muscle-up based on changes in body posture， and then machine learning algorithms were also employed to validate and quantify the antagonistic relationship between these exercises under various loads. 10 young and experienced fitness enthusiasts were recruited to participate in this study. Biomechanics parameters for kipping bar muscle-up and barbell high-hang muscle snatch were collected by using linear sensors and inertial measurement units， and then one-dimensional statistical parametric mapping （SPM1D） and dynamic time warping （DTW） algorithms were applied to verify and quantify the antagonistic relationship between the two movements. The results showed that an antagonistic relationship was confirmed between the two movements in terms of shoulder joint abduction and adduction， internal and external rotation， flexion and extension， as well as elbow joint internal and external rotation. Optimal dynamic parameters fitting occurred at a barbell weight of approximately 60% 1RM （one-repetition maximum）， while the most pronounced antagonistic kinematic relationship was observed at weights below 60% 1RM. The conclusion indicated that the barbell high-hang muscle snatch exhibits an antagonistic relationship to the kipping bar muscle-up and can be effectively used to optimize its training effect， but the load must be adjusted based on the objectives of training and individual capabilities. For enhancing upper limb explosive strength， a load around 60% 1RM will be recommended， whereas for improving skill of kipping bar muscle-up， lighter loads below 60% 1RM are advised.

Keywords： sports biomechanics；antagonistic movement；sports training；barbell high-hang muscle snatch；kipping bar muscle-up；machine learning algorithms

在運動科學和體育訓練領域，借力單杠雙力臂（圖1（1））作為體操運動的基礎動作，在體操訓練中占據核心地位^[1]。同時，該動作不僅涉及人體上肢和軀干的大多數關節的聯合運動，包括肩關節、肘關節和腕關節，還需要軀干和骨盆的協調發力。因此，借力單杠雙力臂動作在提升運動員的上肢與軀干的爆發力和協調性方面，表現出了極高的效率，極具訓練價值，已被多種運動項目的專項體能訓練所納入，包括綜合體能、游泳和籃球等^[1-2]。

然而，正因為借力單杠雙力臂動作涉及復雜的上肢和軀干關節運動及協調，因此，除體操項目外，借力單杠雙力臂動作在其他運動項目的專項體能訓練中，屬于訓練難度較高的動作之一^[3]。對于訓練者而言，掌握這一動作不僅需要良好的基礎身體素質，還需通過大量的練習來熟練掌握相關動作技術。所以，雖然借力單杠雙力臂動作擁有較高的訓練價值，但在掌握該動作之前，訓練者不得不冒著受傷的風險，消耗大量的時間和精力去掌握該動作，影響長期的訓練收益^[4]。因此，找到一種科學的途徑，提升借力單杠雙力臂動作學習及訓練的效率，在不額外增加訓練量和訓練強度的前提下維持訓練收益，是十分重要且有意義的。

拮抗訓練作為一種重要的訓練策略，旨在針對某個訓練動作所涉及肌肉（群），選擇某個特定的拮抗動作，對運動功能互為拮抗關系的肌肉（群）進行訓練。這一策略的核心在于通過訓練那些在生物力學上與主要運動相反的肌肉（群），以平衡肌肉（群）之間的力量和功能，從而提升運動表現，預防運動損傷^[5]。拮抗訓練涉及兩個主要方面：其一是所采用的動作所涉及的肌肉（群）必須與原動作所涉及的肌肉（群）之間存在明確的運動功能上的拮抗關系，確保這兩組肌肉在運動過程中產生相對的活動模式；其二是訓練參數（如負荷、組數、每組次數和組間歇等）要與原訓練參數相匹配，以確保訓練效果的最大化^[6]。之前的研究已經證實，通過在抗阻訓練計劃中合理增加拮抗訓練，不僅可以提升相關關節的穩定性及運動表現，而且在促進肌肉之間的平衡、提高整體運動效率方面有顯著效果，對于減少由肌肉不平衡導致的運動損傷更是具有重要意義^[7-8]。

目前，拮抗訓練中所采用的拮抗動作，主要針對單關節或雙關節動作。其中，單關節動作的拮抗動作選擇?；诩∪猓ㄈ海┑倪\動解剖學特征，如站姿杠鈴肱二頭肌彎舉的拮抗動作常選用站姿繩索下拉，坐姿膝伸展的拮抗動作常選用俯臥屈膝。而雙關節動作的拮抗動作的選擇?；趧幼鲗ν獠控摵傻淖饔眯Ч缗P推（即仰臥水平推，訓練者以仰臥姿勢將外部負荷在水平方向上推離身體，動作成分為肩關節水平內收結合肘關節伸展）的拮抗動作常采用俯身杠鈴劃船（即俯身水平拉，以俯身姿勢將外部負荷在水平方向上拉近身體，動作成分為肩關節水平外展結合肘關節屈曲）。然而，由于復合動作的運動生物力學特征較為復雜，目前針對多關節復合動作的拮抗訓練研究和探索是缺乏的，尤其是上肢和軀干，主要原因在于上肢和軀干的多關節復合動作所涉及的關節數量、關節類型以及協調模式，比下肢多關節復合動作更多更復雜。所以，借力單杠雙力臂動作拮抗訓練動作，僅僅依靠簡單借鑒單關節和雙關節動作的拮抗訓練動作設計方法是不夠的。

本研究基于“身體姿勢”考量（即重點關注訓練者在執行特定多關節復合動作過程中的身體姿勢的變化，起源于人體運動控制理論中的程序控制理論，即運動由中樞神經系統預先設定的運動程序控制，包含執行特定運動所需的動作指令，不完全依賴于外界反饋^[9]），發現奧林匹克舉重訓練中的杠鈴高懸垂位實力抓舉（圖1（2））可能可以成為借力單杠雙力臂的拮抗動作，因為在執行借力單杠雙力臂的過程中，人體通過做功升高身體質心（COM）的位置，而在執行杠鈴高懸垂位實力抓舉的過程中，人體通過做功升高杠鈴的位置。因此，執行借力單杠雙力臂和杠鈴高懸垂位實力抓舉動作的過程中，單杠和杠鈴相對于人體的運動軌跡相反——借力單杠雙力臂動作過程中，單杠相對于人體從過頂位轉換到髖部，而在杠鈴高懸垂位實力抓舉動作中，杠鈴桿從髖部（即預蹲位）轉換到過頂位^[10-11]。基于這一發現，本研究假設杠鈴高懸垂位實力抓舉與借力單杠雙力臂動作存在拮抗關系，旨在通過運動生物力學分析和機器學習算法，探索、分析并量化兩種動作之間的拮抗關系。

1 研究方法

1.1 研究設計和受測者招募

招募10名綜合體能訓練愛好者作為受測者，招募期為2周，受測者系自愿報名，納入標準為：（1）年齡18～25歲，性別不限；（2）半年內無運動損傷史和臨床高強度運動禁忌；（3）已熟練掌握借力單杠雙力臂和杠鈴實力抓舉動作；（4）借力單杠雙力臂連續完成最大次數不低于5次；（5）杠鈴實力抓舉1次可重復最大重量（1RM）不低于60 kg。

受測者排除標準為：（1）年齡不符合納入標準；（2）半年內有運動損傷史或高強度運動禁忌；（3）測試前48 h存在飲酒、熬夜等容易誘發運動中不良事件的風險因素；（4）存在焦慮、躁郁、抑郁等心理健康問題。

受測者報名后須填寫相關登記表以記錄其基礎信息。受測者簽署知情同意書后，在研究人員的協助下進行借力單杠雙力臂連續完成最大次數和杠鈴實力抓舉1RM測試。

最終，共有12名綜合體能訓練愛好者報名參與測試，最終8名符合要求的男性受測者參與測試，年齡（21.2±1.2）歲，身高（175.6±2.2）cm，體重（70.3±6.6）kg，借力單杠雙力臂連續完成最大次數（7.2±3.2）次，杠鈴實力抓舉1RM為（65.2±5.2）kg。

1.2 整體測試

所有受測者均被詳細告知測試方案，并簽署知情同意書，測試方案由寧波大學體育學院倫理委員會審查批準（編號：20240058）。

整體測試流程包含6個測試日，每2個測試日之間安排2日休息。每個測試日中，受測者須完成5組、每組3次的測試動作，每個測試日只進行1種動作的測試。測試動作順序為：（1）借力單杠雙力臂（采用國際體操聯合會標準，杠高255 cm，杠長240 cm，直徑2.8 cm）；（2） 20 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉；（3） 30 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉；（4） 40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉；（5） 50 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉；（6） 60 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉。測試過程中允許受測者使用握力帶、腰帶以及其他運動護具，其中杠鈴高懸垂位實力抓舉的測試采用國際舉重聯合會規定的奧林匹克舉重專用杠鈴和杠鈴片，受測者須穿著專業舉重鞋在舉重臺上完成測試。

1.3 測試流程

測試流程包括熱身、主測試、冷身和放松整理4個步驟。（1）熱身：受測者在測試前先進行5 min的功率自行車騎行，之后進行5 min全身動態拉伸。其間測試人員利用6～20分Borg自覺疲勞量表控制受測者的自覺疲勞程度，熱身強度保持在量表分8～10分的范圍^[12]。（2）主測試：受測者以自覺舒適的熱身方案，進行2～3組熱身。待受測者向測試人員表示可以進行正式測試后，進行5組、每組3次的測試，組間休息為3 min。（3）冷身：受測者進行5 min的功率自行車騎行，強度以受測者感到舒適為準。（4）放松整理：受測者可自主選擇10 min的放松整理內容，如拉伸、泡沫軸按壓或筋膜槍放松等。

1.4 數據采集

采集受測者進行借力單杠雙力臂和不同重量杠鈴高懸垂位實力抓舉時的運動生物力學數據。（1）運動學數據，包括借力單杠雙力臂動作過程中的人體質心（COM）垂直方向上的位移和速度、杠鈴高懸垂位實力抓舉動作過程中杠鈴垂直方向上的位移和速度，以及所有測試動作中人體肩關節內收/外展角度、肩關節內旋或外旋角度、肩關節屈曲或伸展角度、肘關節內旋或外旋角度和肘關節屈曲或伸展角度。（2）動力學數據，包括每位受測者杠鈴高懸垂位實力抓舉的1RM，以及正式測試中的杠鈴重量、受測者輸出力量、輸出功率和對外做功。

其中，人體關節運動學數據由Xsens慣性運動捕捉系統（Xsens Technologies公司，荷蘭）采集^[13-14]，人體COM的運動學數據、杠鈴的運動學數據、受測者輸出力量、輸出功率和對外做功由Gymaware力量功率測試系統（Gymaware公司，澳大利亞）采集。

1.5 數據處理和分析

首先，利用Jamovi統計分析軟件（版本2.3.17，https：//www.jamovi.org），采用配對樣本檢驗，以=0.05為統計學顯著性標準，比較受測者在執行不同重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉過程的時間、杠鈴位移、相對總做功，杠鈴速度、相對輸出功率、相對輸出力量均值和峰值，執行借力單杠雙力臂動作過程的時間、身體COM位移、相對總做功，身體COM速度、相對輸出功率、相對輸出力量均值和峰值之間的統計學差異。

同時，為了探究兩個動作中人體COM和杠鈴在上升過程中位置變化以及人體輸出力量和功率在時間序列上的差異，本研究采用一維統計參數映射（SPM1D）算法中的獨立樣本檢驗，以=0.05為統計學顯著性標準，對比不同重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉和借力單杠雙力臂動作中，人體COM和杠鈴在垂直方向上的運動學數據以及相應的輸出功率和力量數據^[15-16]。

SPM1D算法在處理復雜運動學數據方面具有顯著優勢。具體而言，SPM1D允許全面地分析運動過程中的整個時間序列，而不僅限于有限的離散時間點。該優勢對于本研究至關重要，因為多關節復合動作涉及連續、復雜的身體運動，其中運動學參數在整個動作執行周期內持續變化，使用SPM1D能夠揭示這些連續變化過程中的統計學差異，為動作之間可能存在的拮抗關系提供全面的視角，提高了統計分析的全面性和準確性。

根據本研究假設，兩個動作若存在拮抗關系，其關節運動學數據的變化趨勢應該呈現反向匹配的特征，即杠鈴高懸垂位實力抓舉動作中某關節在某個自由度上的運動學數據經首尾倒置后，與借力單杠雙力臂動作中該關節在該自由度上的運動學數據變化趨勢一致。此外，在運動科學研究中，即使是相同的動作，不同個體執行時的節奏和速度往往存在差異，直接比較這些時間序列可能會忽略掉這種非同步性帶來的影響。在本研究中，絕對負荷的不同和受測者之間運動能力的個體差異會導致動作完成時間的差異，繼而導致在相同的采樣率下，不同受試者完成一次動作所產生的數據量存在差異，難以直接進行橫向對比。因此，結合以上兩點，本研究以借力單杠雙力臂動作中肩關節（3個自由度：屈曲或伸展、內收或外展、內旋或外旋）和肘關節（2個自由度：屈曲或伸展、內旋或外旋）位對照，采用動態時間規整（DTW）算法，和首尾轉置前后杠鈴高懸垂位實力抓舉動作中對應關節的運動學數據分別進行時序特征對比，通過計算數據序列之間的DTW距離，探究兩個動作中肩關節和肘關節在不同自由度上的拮抗關系^[17]。

DTW算法通過尋找最佳路徑來量化兩個時間序列數據之間的差異。由于本研究所采集的時間序列上的運動學數據屬于二維數據，故采用歐式距離作為距離度量，計算公式如公式（1）：

其中，（）為數據序列的第個數據值與數據序列的第個數據值之間的歐式距離。在求解每一個（）后，通過公式（2）和公式（3）計算累積距離矩陣（），最后根據累積的距離矩陣計算數據序列和數據序列之間的DTW距離，DTW距離越小，表示兩個序列之間的相似性越高^[17]。

根據以上，DTW算法可以解決由于個體之間動作執行速度差異導致的時間序列對齊問題，DTW算法通過動態調整時間序列，使得兩個序列在時間軸上進行最佳匹配，從而使比較更加合理和準確。本研究通過DTW算法，可以確保在比較兩個動作的相應關節運動學數據時，時間序列之間的相對位置和變化趨勢得到正確對齊，增強了對關節運動學數據分析的時序精度和比較有效性。

本研究所使用的SPM1D和DTW算法程序的構建，均使用Visual Code Studio軟件（版本1.65.1，Microsoft公司，美國），在Python語言環境下編寫。

2 結果與分析

2.1 杠鈴和身體質心運動學和動力學數據

使用不同重量的杠鈴執行高懸垂位實力抓舉動作和完成借力單杠雙力臂動作時杠鈴和身體COM的運動學和動力學數據（包括動作耗時、位移、速度、輸出功率及相對力量的峰值和均值）的描述統計結果見表1。結果顯示，杠鈴高懸垂位實力抓舉動作和借力單杠雙力臂動作中杠鈴和身體COM的運動學和動力學數據的統計學差異，會受到杠鈴配重的影響。數據表明，杠鈴高懸垂位實力抓舉的動作耗時與借力單杠雙力臂無顯著性差異（>0.05），但杠鈴COM位移顯著大于借力單杠雙力臂過程中人體COM的位移（<0.001）。此外，杠鈴高懸垂位實力抓舉過程中，人體對杠鈴輸出的功率峰值以及人體對杠鈴施加的相對力量，與借力單杠雙力臂相比無顯著性差異（>0.05）。但是，杠鈴高懸垂位實力抓舉過程中人體輸出功率均值和總做功顯著大于借力單杠雙力臂（<0.001）。由于僅20 kg杠鈴配重下，杠鈴高懸垂位實力抓舉動作耗時顯著少于借力單杠雙力臂（<0.05），因此人體輸出功率峰值無顯著差異的原因可能是在類似的動作完成時間內，杠鈴高懸垂位實力抓舉動作中杠鈴COM位移顯著大于借力單杠雙力臂過程中人體COM的位移，但杠鈴配重低于訓練者體重。此外，以40 kg杠鈴進行高懸垂位實力抓舉的動作擁有最高的速度峰值（3.05±0.08） m·s^-1、最高的輸出功率（3 201.03±1 061.52） J·s^-1以及最高的相對輸出力量（14.84±2.86） N·kg^-1，并且和借力單杠雙力臂動作中的相應數據相比最為接近。

使用不同重量的杠鈴執行高懸垂位實力抓舉動作和完成借力單杠雙力臂動作時杠鈴和身體COM的運動學和動力學數據的一維統計參數映射（SPM1D）獨立樣本檢驗的結果如圖2和圖3所示，結果顯示，杠鈴高懸垂位實力抓舉動作過程中，杠鈴的速度以及身體對杠鈴所輸出的功率，在一維時間序列上和借力單杠雙力臂借力單杠雙力臂動作過程中的相應數據無顯著差異（僅30 kg、40 kg和yvM2GW9rmijTZWqW87YlYw==50 kg的杠鈴高懸垂位實力抓舉動作過程中存在細微差異，且差異階段所占動作周期的百分比遠小于5%）。

2.2 關節運動學

使用不同重量的杠鈴執行高懸垂位實力抓舉動作和完成借力單杠雙力臂動作時肩關節和肘關節運動學數據在整個動作周期內的描述統計如表2所示。結果表明，肩關節活動范圍方面，單杠雙力臂動作最高，額狀面（26.53±3.59～122.25±0.94） °，水平面（-33.84±1.57～61.41±4.94） °，矢狀面（-31.19±2.53～105.98±4.00） °；而60 kg配重杠鈴高懸垂位實力抓舉動作高于其他配重，額狀面（16.63±1.14～140.51±3.97） °，水平面（-12.26±0.87～44.26±1.60） °，矢狀面（8.74±1.17～110.01±3.61） °。肘關節活動范圍方面，40 kg配重杠鈴高懸垂位實力抓舉動作與單杠雙力臂動作在水平面和整體運動范圍上最為接近，借力單杠雙力臂，水平面（27.57±0.55～94.32±0.00） °，矢狀面（12.12±3.62～78.60±5.85） °；40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉：水平面（32.40±1.35～110.79±8.17） °，矢狀面（5.55±0.15～56.42±2.42） °。

使用不同重量的杠鈴執行高懸垂位實力抓舉動作和完成借力單杠雙力臂動作時肩關節和肘關節運動學數據之間的DTW距離計算結果如表3所示。表3詳細報告了通過動態時間規整（DTW）算法所計算的使用不同重量的杠鈴執行高懸垂位實力抓舉動作和完成借力單杠雙力臂動作時，肩關節和肘關節運動學的DTW距離。結果表明，30 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉動作過程中，肩關節外展內收（轉置前1 213.35，轉置后624.21）、肩關節內旋外旋（轉置前2 991.57，轉置后663.10）、肩關節屈曲伸展（轉置前4 558.73，轉置后1 278.94），以及肘關節內旋外旋（轉置前3 760.13，轉置后1 801.99）和屈曲伸展（轉置前766.41，轉置后525.11）的運動學數據經過首尾轉置后，和借力單杠雙力臂動作中對應關節在該自由度上運動學數據的DTW距離大幅減小（減小8396.85，減小幅度63.18%）。

3 討論

本研究通過運動生物力學分析和機器學習算法，探索、分析并量化了不同重量杠鈴高懸垂位實力抓舉與借力單杠雙力臂動作之間的拮抗關系。

本研究發現，杠鈴高懸垂位實力抓舉與借力單杠雙力臂動作，在上肢主要關節的部分自由度上存在一定的拮抗關系，分別為肩關節外展內收、肩關節內旋外旋、肩關節屈曲伸展以及肘關節內旋外旋。其中，肩關節作為人體最復雜的關節之一，通過聯合肩鎖關節、胸鎖關節、肩胛胸廓關節以及盂肱關節的運動，實現3個自由度上復雜活動，其聯合肘關節的內旋外旋和屈伸，貢獻了人體上肢大動作的重要成分^[18-19]。肩關節和肘關節運動學上的拮抗關系，反映了相關肌肉在執行力量輸出和運動控制時的復雜協調。單杠雙力臂動作的“壓肩”階段，肩關節快速伸展，肱三頭肌長頭收縮發力，肱二頭?。ㄖ怅P節屈肌）儲存彈性勢能，在后續的屈肘“上拉”階段產生更大的力量，實現身體COM的快速上升。類似地，在杠鈴高懸垂位實力抓舉動作的“提鈴”階段，肩關節快速外展、屈曲和外旋，同時肘關節快速屈曲，肱三頭?。ㄖ怅P節伸展肌群）在該過程中儲存彈性勢能，在后續的推舉支撐階段產生更大的力量。這種拮抗關系的存在，從根本上反映了肌肉群在執行復雜動作時的動態平衡和力量分配，確保了關節穩定性和運動效率^[20-22]。因此，單杠雙力臂和杠鈴高懸垂位實力抓舉動作在肩關節和肘關節上所存在的拮抗關系，在運動生物力學和運動解剖學視角下是合理的。

本研究發現，動力學方面，針對單杠雙力臂動作，40 kg杠鈴（約61.5% 1RM）高懸垂位實力抓舉與其的拮抗關系最顯著。40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉動作不僅擁有最高的速度峰值、最高的輸出功率峰值以及最高的相對輸出力量，并且和借力單杠雙力臂動作中的相應數據相比，在數值上最為接近。此外，雖然不同重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉的輸出功率峰值與單杠雙力臂動作相比均無顯著性差異（>0.05），但是40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉的輸出爆發力峰值和相對力量峰值是最高的，考慮到研究中不同重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉的相對力量均低于單杠雙力臂，可以認為40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉過程中人體對杠鈴所輸出的相對力量與單杠雙力臂動作最接近。該發現符合力量訓練中的力-速度關系，即在一定范圍內，隨著負荷的增加，最大功率輸出在某一點達到峰值^[23]。對于杠鈴高懸垂位實力抓舉動作，40 kg的負荷為運動者提供了足夠的阻力來增強肌肉力量和爆發力，同時保持較高的運動速度，這對于提升運動表現至關重要。這一點通過生物力學的分析得到了支持，因為最高的功率輸出表明了肌肉在該負荷下的最優力量-速度組合，從而促進力量和爆發力的提升^[24-25]。該結果意味著，如果訓練目的是提升力量或爆發力（功率）運動表現，那么使用40 kg杠鈴高懸垂位實力抓舉作為單杠雙力臂動作的拮抗訓練內容較為合適。

本研究DTW數據表明，關節運動學方面，20 kg和30 kg杠鈴（約30.8%和46.2% 1RM）的杠鈴高懸垂位實力抓舉動作與單杠雙力臂動作的拮抗關系最顯著，該結果意味著，若以練習動作或預防損傷為訓練目的，可以用更輕的杠鈴高懸垂位實力抓舉作為單杠雙力臂動作的拮抗訓練內容。在較輕的負荷下，關節能夠以更接近自然運動模式的方式運動，這有助于提升關節的穩定性和肌肉的協調性，從而有效預防損傷^[26-27]。據此，本研究認為，對于多關節復合動作，拮抗訓練動作的強度或負荷并非越大越好（與其他重量相比，接近1RM重量的杠鈴高懸垂位實力抓舉并無明顯優勢），過大的負荷可能不利于保持高效和正確的運動模式，導致訓練效果的降低或增加受傷風險^[28]。在實際訓練中，選擇適宜的負荷對于優化訓練效果和保障訓練安全至關重要，這要求對運動者的個體差異和具體訓練目標進行綜合考慮^[29]。

本研究發現，盡管單杠雙力臂動作難度較高，但20～40 kg的杠鈴高懸垂位實力抓舉相對容易執行。這意味著，在身體疲勞累積或因傷病、疼痛導致相關關節受限，無法完成復雜或難度較大的訓練動作時，選擇難度較低的拮抗訓練動作可以作為一種策略，既能獲得訓練收益，又能降低受傷風險^[30-32]。這一策略與運動訓練中“降階”方法的思路一致，其合理性在于，它允許運動者在保持訓練連貫性的同時，適應身體的當前狀態，避免過度訓練和潛在的損傷^[33-34]。

綜上，杠鈴高懸垂位實力抓舉動作與借力單杠雙力臂動作存在拮抗關系，可用其來優化借力單杠雙力臂動作的訓練效果。但是，在實際訓練中，應根據訓練的目標和訓練者當下的能力調整杠鈴配重：當以提升上肢爆發力為訓練目標時，可使用約60% 1RM的負荷作為杠鈴配重來配合借力單杠雙力臂訓練，而當以提升借力單杠雙力臂動作技巧為訓練目標時，則可用低于60% 1RM的負荷作為杠鈴配重。

參考文獻：

[1] UUSI-RASI K，KARINKANTA S，KANNUS P，et al. Does long-term recreational gymnastics prevent injurious falls in older women？ A prospective 20-year follow-up [J]. BMC Geriatrics，2020，20（1）：37-46.

[2] LAAKSO L A，SCHUSTER J G. Dynamic correspondence of the hang power clean to skating starts in men's ice hockey[J]. Strength & Conditioning Journal，2021，43（4）：1-8.

[3] WALKER C W，BRUENGER A J，TUCKER W S，et al. Comparison of muscle activity during a ring muscle up and a bar muscle up[J]. International Journal of Exercise Science，2023，16（1）：1451-60.

[4] SHI Z. SUN D. Conflict between weightlifting and health？ The importance of injury prevention and technology assistance[J]. Physical Activity and Health，2022（1）：1-4.

[5] 楊紫暄. 拮抗肌訓練與高強度間歇訓練對高中男子賽艇運動員競賽成績的影響研究[D]. 天津：天津師范大學，2021.

[6] 金成平，李少丹，夏青. 論運動訓練理論科學問題的認知[J]. 體育學刊，2016，23（6）：116-121.

[7] 廖麗萍. 肩內旋拮抗肌群等速離心訓練對肌力均衡性和揮臂速度的影響[D]. 北京：北京體育大學，2016.

[8] FINK J，SCHOENFELD B J，SAKAMAKI-SUNAGA M，et al. Physiological responses to agonist-antagonist superset resistance training[J]. Journal of Science in Sport and Exercise，2021，3（4）：355-63.

[9] MORRIS M E，SUMMERS J J，MATYAS T A，et al. Current status of the motor program[J]. Physical Therapy，1994，74（8）：738-48.

[10] 楊雪. 跑酷練習手段對高校攀巖運動員專項身體素質及攀爬技術影響的實驗研究[D]. 武漢：武漢體育學院，2022.

[11] 但林飛，李建設，石智勇，等. 精英舉重運動員級別調整的關鍵技術特征變化研究：以石智勇69、73 kg級抓舉為例[J]. 中國體育科技，2023，59（7）：24-32

[12] BORG E，BORG G，LARSSON K，et al. An index for breathlessness and leg fatigue[J]. Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports，2010，20（4）：644-50.

[13] WEAKLEY J，CHALKLEY D，JOHNSTON R，et al. Criterion validity，and interunit and between-day reliability of the FLEX for measuring barbell velocity during commonly used resistance training exercises[J]. The Journal of Strength & Conditioning Research，2020，34（6）：1519-1524.

[14] ORANGE S T，METCALFE J W，MARSHALL P，et al. Test-retest reliability of a commercial linear position transducer （GymAware PowerTool） to measure velocity and power in the back squat and bench press[J]. The Journal of Strength & Conditioning Research，2020，34（3）：728-737.

[15] PATAKY T C. One-dimensional statistical parametricgB9z8PplmevICB8xMOmvFQ== mapping in Python[J]. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering，2012，15（3）：295-301.

[16] 梅齊昌，相亮亮，李建設，等. 基于一維統計參數映射分析跑者跑步地面反作用力差異[J]. 醫用生物力學，2021（5）：684-691.

[17] WANG S. Pattern-matching kinematic analysis of glide phase after start with different techniques in medley swimming：An Olympic champion case[J]. Physical Activity and Health，2022，6（1）：246-256.

[18] 黃逸飛，朱俊俊，董雙鵬，等. 肩關節典型運動分析[J]. 醫用生物力學，2023（6）：1254-1259.

[19] 傅夏威，汪滋民. 肩袖修補的生物力學研究進展[J]. 醫用生物力學，2023（2）：396-401.

[20] 張鋒，田浩楠，周越，等. 同期力量和耐力訓練的神經肌肉和分子生物學適應研究進展[J]. 中國運動醫學雜志，2023（4）：318-327.

[21] ALESSANDRO C，BARROSO F O，PRASHARA A，et al. Coordination amongst quadriceps muscles suggests neural regulation of internal joint stresses，not simplification of task performance[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences，2020，117（14）：8135-8142.

[22] 閆慧云，鄧云鋒，楊威，等. OpenSim對跳躍動作上下肢肌肉協調性的仿真分析[J]. 機械科學與技術，2023（4）：573-579.

[23] COMFORT P，JONES P，A.THOMAS C，et al. Changes in early and maximal isometric force production in response to moderate-and high-load strength and power training [J]. Journal of Strength and Conditioning Research，2022（3）：593-599.

[24] 廖開放，高崇，楊威，等. 基于速度的力量訓練：應用基礎與訓練效果[J]. 上海體育學院學報，2021，45（11）：90-104.

[25] GARCíA-RAMOS A，SUZOVIC D，PéREZ-

CASTILLA A. The load-velocity profiles of three upper-body pushing exercises in men and women[J]. Sports Biomechanics，2021，20（6）：693-705-87.

[26] CARTIER T，RAO G，VIEHWEGER E，et al. Evolution of muscle coordination and mechanical output throughout four weeks of arm cranking submaximal training[J]. Journal of Neurophysiology，2023（3）：541-551.

[27] JEPPE BO L，THOR EINAR A，LARS BO A. Strength training as superior，dose-dependent and safe prevention of acute and overuse sports injuries：A systematic review，qualitative analysis and meta-analysis[J]. British Journal of Sports Medicine，2018，52（24）：1557-1563.

[28] SURAKKA J，ALANEN E，AUNOLA S，et al. Effects of external light loading in power-type strength training on muscle power of the lower extremities in middle-aged subjects[J]. International Journal of Sports Medicine，2006，27（6）：448-455.

[29] 邱俊強，路明月，張君，等. 運動促進健康：個性化精準解決方案[J]，北京體育大學學報，2022，45（10）：2-18.

[30] 胡平安. 疫情防控背景下智力障礙學生網絡體育課程的設計、實施與管理研究[C]//第十二屆全國體育科學大會論文摘要匯編——墻報交流（學校體育分會）. 北京：中國體育科學學會，2022：679-680.

[31] TEIXEIRA J E，FORTE P，FERRAZ R，et al. Monitoring accumulated training and match load in football：A systematic review[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health，2021，18（8）： 3906-3953.

[32] WANG X，MA S，ZHANG Y. Modelling and simulation analysis of training effect and electromyogram change of track and field athletes based on biomechanics[J]. International Journal of Nanotechnology，2022（6-11）：1058-1074.

[33] 姜宏斌. 功能性訓練概念辨析與理論架構的研究述評[J]. 體育學刊，2015，22（4）：125-131.

[34] G. 格雷戈里·哈夫，N. 特拉. NSCA-CSCS美國國家體能協會體能教練認證指南[M]. 王雄，閆琪，周愛國等，譯. 北京：人民郵電出版社，2021：14，804.