Optimal mechanical force‐velocity profile for sprint acceleration performance

冲刺 加速度 地面反作用力 机械 数学 物理 模拟 控制理论(社会学) 计算机科学 运动学 经典力学 软件工程 人工智能 控制(管理)
作者
Pierre Samozino,Nicolas Peyrot,Pascal Édouard,Ryu Nagahara,Pedro Jiménez‐Reyes,Benedicte Vanwanseele,Jean–Benoît Morin
出处
期刊:Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports [Wiley]
卷期号:32 (3): 559-575 被引量:59
标识
DOI:10.1111/sms.14097
摘要

The aim was to determine the respective influences of sprinting maximal power output ( ) and mechanical Force‐velocity (F‐v) profile (ie, ratio between horizontal force production capacities at low and high velocities) on sprint acceleration performance. A macroscopic biomechanical model using an inverse dynamics approach applied to the athlete's center of mass during running acceleration was developed to express the time to cover a given distance as a mathematical function of and F‐v profile. Simulations showed that sprint acceleration performance depends mainly on , but also on the F‐v profile, with the existence of an individual optimal F‐v profile corresponding, for a given , to the best balance between force production capacities at low and high velocities. This individual optimal profile depends on and sprint distance: the lower the sprint distance, the more the optimal F‐v profile is oriented to force capabilities and vice versa. When applying this model to the data of 231 athletes from very different sports, differences between optimal and actual F‐v profile were observed and depend more on the variability in the optimal F‐v profile between sprint distances than on the interindividual variability in F‐v profiles. For a given sprint distance, acceleration performance (<30 m) mainly depends on and slightly on the difference between optimal and actual F‐v profile, the weight of each variable changing with sprint distance. Sprint acceleration performance is determined by both maximization of the horizontal power output capabilities and the optimization of the mechanical F‐v profile of sprint propulsion.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
阿花花完成签到,获得积分10
3秒前
侧耳倾听完成签到 ,获得积分20
4秒前
李爱国的应助被有魅力的含海采纳,获得10
4秒前
5秒前
优雅的大白菜完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
CodeCraft的应助被祁忆采纳,获得10
6秒前
svwjevdjh完成签到,获得积分10
6秒前
略略略啦啦啦完成签到 ,获得积分10
7秒前
ei完成签到,获得积分20
7秒前
8秒前
Matt完成签到 ,获得积分10
9秒前
科滴滴发布了新的文献求助30
10秒前
学术肺雾发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
Laura完成签到,获得积分10
11秒前
学术智子完成签到,获得积分10
12秒前
80发布了新的文献求助10
12秒前
aabot完成签到,获得积分10
12秒前
feiyang发布了新的文献求助10
12秒前
星程发布了新的文献求助30
12秒前
13秒前
旺旺旺完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
16秒前
16秒前
qiu发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
搜集达人的应助被Z在采纳,获得10
17秒前
怡然的复天完成签到,获得积分10
17秒前
YANG11完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
云杉木完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
Hello的应助被palmy采纳,获得10
19秒前
tiptip完成签到,获得积分0
20秒前
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
Management and the Arts 510
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
Geschichtliche Grundbegriffe (GGB), Band 5: Pro–Soz 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 7: R–S 300
Die Religion in Geschichte und Gegenwart (RGG), 4. Auflage, Band 1: A–B 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7818360
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9346587
关于积分的说明 20536922
捐赠科研通 7411147
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3332009
关于科研通互助平台的介绍 2478263
邀请新用户注册赠送积分活动 2351757