基于減量模型的高校體操訓(xùn)練模式探討

摘要：對(duì)4種減量訓(xùn)練負(fù)荷-體能狀態(tài)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)能力分析，考察各個(gè)訓(xùn)練方式對(duì)體能狀態(tài)與訓(xùn)練負(fù)荷的影響.計(jì)算運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練后恢復(fù)心率水平數(shù)據(jù)，利用負(fù)荷重心水平與心率恢復(fù)糾偏優(yōu)化參數(shù)，構(gòu)建了超負(fù)荷指數(shù)減量、超負(fù)荷線性減量、指數(shù)減量和線性減量模型.應(yīng)用MATLAB simulink仿真軟件進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)能力分析.結(jié)果表明，4種運(yùn)動(dòng)減量測(cè)量達(dá)到最大體能狀態(tài)的時(shí)間均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（Plt;0.01）.與超負(fù)荷線性減量、指數(shù)減量和線性減量訓(xùn)練方案相比，超負(fù)荷指數(shù)減量訓(xùn)練達(dá)到最大負(fù)荷的時(shí)間最短，體能狀態(tài)恢復(fù)最快.各模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合度達(dá)0.89以上，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的相關(guān)度達(dá)0.95以上.超負(fù)荷指數(shù)減量訓(xùn)練更有利于運(yùn)動(dòng)員的體能恢復(fù)，該模型適用于體能狀態(tài)的預(yù)測(cè).

關(guān)鍵詞：智能化訓(xùn)練；體操；減量模型；負(fù)荷－體能狀態(tài)

中圖分類號(hào)：G807.4"" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " 文章編號(hào)：2095-6991（2025）01-0117-05

Discussion on College Gymnastics Training ModeBased on Decrement Model

HONG Qi-huan， DONG Hai-yang

（School of Education， Fuzhou University of Foreign Languages and Trade， Fuzhou 350202， China）

Abstract：Parameter estimation and prediction ability analysis of four mathematical models of reduced training load-physical state were carried out to investigate the effects of each training mode on physical state and physical state. The models of overload exponential decrement， overload linear decrement， exponential decrement and linear decrement were constructed by calculating the data of athletes' recovery heart rate after training and using load center of gravity level and optimal parameters of heart rate recovery correction. The simulation software MATLAB simulink was used to estimate the model parameters and analyze the prediction ability. The results showed that there were statistical differences in the time to reach the maximum physical state of the four measures of exercise reduction （Plt;0.01）. Compared with the overload linear decrement， exponential decrement and linear decrement training， the overload exponential decrement training has the shortest time to reach the maximum load and the fastest recovery of physical condition. The fitting degree of each model to the training data is more than 0.89， and the correlation between the predicted value and the actual value is more than 0.95. Overload exponential reduction training is more beneficial to athletes’ physical fitness recovery. This model is suitable for the prediction of physical fitness state.

Key words：intelligent training; gymnastics training; reduction model; load-physical state

0 引言

智能化訓(xùn)練是一種新型的訓(xùn)練方式，可以應(yīng)用于體操運(yùn)動(dòng)的體能訓(xùn)練中，其關(guān)鍵是將智能化訓(xùn)練與傳統(tǒng)的體能訓(xùn)練結(jié)合起來，使得體操運(yùn)動(dòng)員的體能訓(xùn)練更加有針對(duì)性^[1-2].因?yàn)椴煌\(yùn)動(dòng)員的身體先天素質(zhì)不一樣，所以需要根據(jù)自身的具體情況來制定合適的訓(xùn)練計(jì)劃和飲食方案，以達(dá)到最佳的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)^[3-4]，此外通過智能化訓(xùn)練可提高身體運(yùn)動(dòng)的最大效能，盡可能減輕運(yùn)動(dòng)員的身體負(fù)擔(dān)，降低運(yùn)動(dòng)會(huì)員受傷的風(fēng)險(xiǎn).

白雪^[5]對(duì)高校開展團(tuán)體操的現(xiàn)狀和對(duì)校園體育文化建設(shè)的價(jià)值進(jìn)行了調(diào)查，有78%的學(xué)生不夠重視體操，導(dǎo)致校園體操流于形式.王文君等^[6]通過在體操訓(xùn)練中融合“峰終定律”，以增強(qiáng)體操訓(xùn)練中的持久影響力.因此，在體操訓(xùn)練中運(yùn)用“峰終定律”，提高運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練效率，對(duì)于提高運(yùn)動(dòng)員的比賽成績(jī)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié).湯圣仁等^[7]通過觀察48名女子跳馬運(yùn)動(dòng)員的視頻資料，利用運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)和官方比賽成績(jī)，建立了一種跳馬數(shù)學(xué)預(yù)判評(píng)分模型.這個(gè)模型可以幫助預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)員的得分，以調(diào)整訓(xùn)練防范，而且預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性達(dá)到80%.該模型可以在無需專業(yè)技術(shù)人員的情況下使用，只需要觀察運(yùn)動(dòng)員的跳馬動(dòng)作和難度等級(jí)即可.Genc H等^[8]利用身高、體重、體重指數(shù)、體脂百分比、皮褶厚度、直徑測(cè)量、周長(zhǎng)測(cè)量、坐姿高度、臂展和性能測(cè)量等指標(biāo)，探討了體操訓(xùn)練對(duì)6～7歲女孩身體和表現(xiàn)特征的影響.實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組采用站立跳遠(yuǎn)和柔韌性測(cè)試，經(jīng)過12周的體操訓(xùn)練后，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的身高、坐高和臂展均有所增加.

本文在相關(guān)理論與實(shí)踐基礎(chǔ)上提出了智能化體操訓(xùn)練模式，比較超負(fù)荷指數(shù)減量模型、超負(fù)荷線性減量模型、指數(shù)減量模型和線性減量的負(fù)荷-體能狀態(tài)模型，以期為運(yùn)動(dòng)員賽前訓(xùn)練計(jì)劃提供參考，從而提高體操運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技水平.

1 體操運(yùn)動(dòng)對(duì)身體的影響參數(shù)分析

1.1 心率恢復(fù)水平

通過高抬腿運(yùn)動(dòng)測(cè)試來評(píng)估體操運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練后5 min內(nèi)的心率恢復(fù)水平.定量強(qiáng)度的高抬腿負(fù)荷運(yùn)動(dòng)的強(qiáng)度大約為最大心率的65%～70%，運(yùn)動(dòng)時(shí)間為25 s，動(dòng)作為原地高抬腿，頻率為210次/min. 在此期間，體操運(yùn)動(dòng)員嚴(yán)禁喝刺激性飲料，保持規(guī)律作息.教練員發(fā)布指令后，運(yùn)動(dòng)員按照指令開展訓(xùn)練計(jì)劃.運(yùn)動(dòng)員在完成高抬腿運(yùn)動(dòng)測(cè)試后，需要即刻坐下休息，不能交談或活動(dòng).在心率恢復(fù)期間，使用心率表記錄5 min內(nèi)心率的變化，并使用非線性曲線擬合對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到擬合公式為

y=a+be^－t/c，（1）

式中：y為體操運(yùn)動(dòng)員心率；a為曲線漸進(jìn)線；t為心率恢復(fù)水平百分比；b為心率下降幅度；c為心率下降速率.

1.2 負(fù)荷重心水平與心率恢復(fù)糾偏

為了避免不同負(fù)荷測(cè)試對(duì)心率恢復(fù)水平的影響，訓(xùn)練課程被分為前半部分和后半部分，并且后半部分的負(fù)荷量比前半部分的大.如果測(cè)試時(shí)心率還沒有完全恢復(fù)，測(cè)得的心率恢復(fù)水平會(huì)偏高.相反，如果一次訓(xùn)練前半段負(fù)荷比后半段大，測(cè)試時(shí)，由于運(yùn)動(dòng)員在測(cè)試期間已經(jīng)有一定時(shí)間的心率恢復(fù)，如果僅測(cè)試t來評(píng)估整個(gè)課程的負(fù)荷水平，可能會(huì)導(dǎo)致總體的負(fù)荷被低估.因此，利用負(fù)荷重心時(shí)間點(diǎn)，通過計(jì)算其值并結(jié)合心率恢復(fù)水平進(jìn)行綜合評(píng)估，能夠更準(zhǔn)確地反映整個(gè)訓(xùn)練課程的負(fù)荷水平.

負(fù)荷重心可通過仿射空間計(jì)算.設(shè)在仿射空間有點(diǎn)p1和p2，質(zhì)量分別為m1和m2.根據(jù)阿基米德杠桿原理，這兩個(gè)點(diǎn)的質(zhì)心

p=p1m1+p2m2[]m1+m2.

如果有3個(gè)質(zhì)點(diǎn)，可以先計(jì)算前兩個(gè)質(zhì)點(diǎn)的質(zhì)心，然后再計(jì)算該質(zhì)心與第3個(gè)質(zhì)點(diǎn)的質(zhì)心，這個(gè)計(jì)算過程的公式為

p=p1m1+p2m2+p3m3[]m1+m2+m3.

根據(jù)此推導(dǎo)，當(dāng)有n個(gè)質(zhì)點(diǎn)時(shí)，其質(zhì)心的仿射點(diǎn)p=∑ni=1pimi/∑ni=1mi.根據(jù)這個(gè)方法，可以計(jì)算出負(fù)荷重心所對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)T=∑ni=1hiti/∑ni=1hi，以比例表示負(fù)荷重心時(shí)間點(diǎn)所在位置，其中，n為訓(xùn)練總時(shí)長(zhǎng)，hi 為i心率表中采樣點(diǎn)心率值，ti為采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間.為了糾正測(cè)量心率恢復(fù)水平時(shí)可能存在的偏差，需要計(jì)算糾偏的系數(shù)，其表達(dá)式為k=（n－n×T）/（n×T）=（1－T）/T.如果T=12，負(fù)荷重心位于時(shí)間軸的中點(diǎn)，那么糾偏系數(shù)k=1；如果Tlt;12，負(fù)荷重心靠前，那么糾偏系數(shù)kgt;1；如果Tgt;12，負(fù)荷重心靠后，那么糾偏系數(shù)klt;1.根據(jù)上述計(jì)算生理負(fù)荷，發(fā)現(xiàn)心率和負(fù)荷強(qiáng)度對(duì)呈現(xiàn)出一種非線性的關(guān)系，且存在一個(gè)系數(shù)e^1.92×HRt，用于調(diào)整負(fù)荷強(qiáng)度對(duì)生理的影響，即HRt=（HRex－HRrest）/（HRmax－HRrest），對(duì)hi也乘以同樣的系數(shù)，修正后的公式為

T=∑ni=1hitie^{1.92×hi－HRrest}/HRmax－HRrest/∑ni=1hie^{1.92×hi－HRrest}/HRmax－HRrest.（2）

2 體操訓(xùn)練中負(fù)荷—體能狀態(tài)數(shù)學(xué)模型的建立

2.1 模型的理論假設(shè)

模擬運(yùn)動(dòng)適應(yīng)過程，為達(dá)到最佳的體能狀態(tài)，對(duì)模型做出以下假設(shè)：①體操運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練量在可接受范圍內(nèi);②訓(xùn)練會(huì)對(duì)身體產(chǎn)生適應(yīng)效應(yīng)，但同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致疲勞程度的增加，停止訓(xùn)練后身體將逐漸恢復(fù)適應(yīng)水平并減輕疲勞狀態(tài);③改變訓(xùn)練負(fù)荷，體能狀態(tài)發(fā)生升高或降低;④適應(yīng)量增加存在上限，增加訓(xùn)練負(fù)荷，疲勞的增加量會(huì)線性地增加.

2.2 模型的建立

運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練中，制定合理的賽前訓(xùn)練技術(shù)是教練員和體操運(yùn)動(dòng)員需要重視的問題之一.為了保持適當(dāng)?shù)挠?xùn)練負(fù)荷水平，以確保運(yùn)動(dòng)員在比賽期間保持最佳狀態(tài)，需要量化了解負(fù)荷對(duì)體能狀態(tài)的影響.通過建立“負(fù)荷－體能狀態(tài)”模型，模擬運(yùn)動(dòng)適應(yīng)過程，協(xié)助教練員和遠(yuǎn)動(dòng)員更好地規(guī)劃和控制訓(xùn)練計(jì)劃，以達(dá)到最佳的經(jīng)濟(jì)狀態(tài).訓(xùn)練課結(jié)束時(shí)，適應(yīng)和疲勞會(huì)逐漸消退，消退速率取決于當(dāng)前的適應(yīng)量和疲勞量τa，τf，即

dAdt=－τaA""""" dFdt=－τaF""""" τa，τfgt;0.

當(dāng)運(yùn)動(dòng)員每隔一天進(jìn)行一次訓(xùn)練，即每?jī)纱斡?xùn)練之間隔1天時(shí)，t=1.根據(jù)觀測(cè)到的離散數(shù)據(jù)，上述方程可以轉(zhuǎn)化為差分方程的形式：

An=An－1e^－τa

Fn=Fn－1e^－τfτa，τfgt;0，n≥1.（3）

在該模型中，經(jīng)過訓(xùn)練會(huì)增加適應(yīng)量和疲勞量，增益系數(shù)以ka，kf表示.適應(yīng)量增加極限值以G表示.

An=An－1e^－τa+kawn－1e^－An－1e^－τa/G，

Fn=Fn－1e^－τf+kfwn－1.－An－1e^－τa/G－Fn－1e^－τf+kfwn－1.（a）負(fù)荷變化

按各減量方案對(duì)6名體操運(yùn)動(dòng)員的體能狀態(tài)進(jìn)行測(cè)定，各減量方案對(duì)體能狀態(tài)影響的如表1所列.

采用超負(fù)荷指數(shù)級(jí)減量，體能狀態(tài)值達(dá)到最高值1.206 AU，接下來是超負(fù)荷線性減量、指數(shù)級(jí)減量.而單純采用線性減量方案，體能狀態(tài)達(dá)到最低值1.109 AU，與減量前相比提高了9.8%.這表明對(duì)于體操運(yùn)動(dòng)員的減量訓(xùn)練，采用超負(fù)荷減量方案會(huì)更加有效.個(gè)性化的賽前減量計(jì)劃關(guān)[HJ52x]鍵在于選擇減量方式和負(fù)荷水平.加載超負(fù)荷訓(xùn)練、使用指數(shù)級(jí)減量方式對(duì)最大化體能狀態(tài)具有重要影響.進(jìn)行超負(fù)荷訓(xùn)練對(duì)提高運(yùn)動(dòng)員的體能狀態(tài)具有積極意義；指數(shù)級(jí)減量路徑相對(duì)于線性減量路徑能夠帶來更高的體能狀態(tài)，并且維持高水平的體能狀態(tài)時(shí)間更長(zhǎng).因此，采用指數(shù)級(jí)減量訓(xùn)練路徑有助于使體操運(yùn)動(dòng)員在比賽時(shí)保持較佳的體能狀態(tài)，進(jìn)而有望取得最佳成績(jī).

3.2 負(fù)荷與體能狀態(tài)個(gè)體相關(guān)性分析

在以上訓(xùn)練路徑下，不同運(yùn)動(dòng)員采用減量方案后需要一定時(shí)間才能達(dá)到最大體能狀態(tài)，且存在個(gè)體差異.另外，達(dá)到最高體能狀態(tài)的數(shù)值以及維持較高體能狀態(tài)的時(shí)間也存在個(gè)體間差異.減量后達(dá)到最大體能狀態(tài)耗時(shí)與狀態(tài)值比較如圖2所示.

減量訓(xùn)練后，將不同減量方案下體操運(yùn)動(dòng)員達(dá)到最大體能狀態(tài)所需時(shí)間與最大體能狀態(tài)值進(jìn)行對(duì)比.根據(jù)圖2（a）可知，采用不同的減量方案達(dá)到最大體能狀態(tài)的時(shí)間存在顯著差異（Plt;0.01）.此外，根據(jù)圖2（b）可知，采用這4種減量方案達(dá)到最大體能狀態(tài)所得到的數(shù)值之間也存在顯著差異（Plt;0.05）.

3.3 負(fù)荷與體能狀態(tài)模型及預(yù)測(cè)能力

以訓(xùn)練負(fù)荷量值為輸入，體能狀態(tài)值為輸出；以訓(xùn)練適應(yīng)系數(shù)ka，疲勞增益系數(shù)kf、適應(yīng)時(shí)間τa、疲勞消退的時(shí)間τf、極限量G為參數(shù)，采用非線性最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，得到模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表2.

從表2可知，通過模數(shù)據(jù)擬合得到各個(gè)減量訓(xùn)練方案的模型的5個(gè)估計(jì)參數(shù)，各模型的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.90以上，其中超負(fù)荷指數(shù)減量訓(xùn)練模型的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.975.通過模型對(duì)75 d后的體能狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的相似度均達(dá)0.95以上.按模型預(yù)測(cè)能力由高到低的排序?yàn)槌?fù)荷指數(shù)減量訓(xùn)練、超負(fù)荷線性減量訓(xùn)練、指數(shù)減量訓(xùn)練和線性減量訓(xùn)練.綜上所述，超負(fù)荷減量訓(xùn)練在體能狀態(tài)回復(fù)速度與負(fù)荷-體能狀態(tài)模型的預(yù)測(cè)能力上均比其他3種訓(xùn)練方案強(qiáng).因此，超負(fù)荷減量訓(xùn)練更有利于體操運(yùn)動(dòng)員體能狀態(tài)恢復(fù).

4 結(jié)論

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能對(duì)傳統(tǒng)的單一訓(xùn)練方式產(chǎn)生了前所未有的影響，單一的訓(xùn)練模式已經(jīng)不能滿足當(dāng)前體操運(yùn)動(dòng)科學(xué)化、體系化、競(jìng)技化的可持續(xù)發(fā)展需求.本文在相關(guān)理論與實(shí)踐基礎(chǔ)上提出了智能化體操訓(xùn)練模式，構(gòu)建了超負(fù)荷指數(shù)減量模型、超負(fù)荷線性減量模型、指數(shù)減量模型和線性減量的負(fù)荷-體能狀態(tài)模型.通過分析減量訓(xùn)練模型的擬合度和預(yù)測(cè)能力，篩選最適宜的減量訓(xùn)練模型.比較了4種模型的相關(guān)系數(shù)及其預(yù)測(cè)值-實(shí)際值的相似度，發(fā)現(xiàn)超負(fù)荷減量訓(xùn)練更有利于體操運(yùn)動(dòng)員體能狀態(tài)的恢復(fù)，指數(shù)級(jí)減量路徑相比線性減量路徑能夠帶來更高的體能狀態(tài)，并且維持高水平體能狀態(tài)的時(shí)間更長(zhǎng).基于減量模型的訓(xùn)練模式能為提高體操運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技水平提供更加科學(xué)、可靠的保障.

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［責(zé)任編輯：紀(jì)彩虹］

作者簡(jiǎn)介：洪啟煥（1980-），男，福州閩侯人，講師，研究方向?yàn)閷W(xué)校體育教學(xué)或訓(xùn)練.E-mail：renhui1234255@163.com.

*通信作者：董海洋（1972-），男，江蘇鹽城人，碩士，副教授，研究方向?yàn)閷W(xué)校體育教學(xué)與訓(xùn)練.E-mail：3491939528@qq.com.