Основное содержание работы Моделирование техники спортивных движений в прыжках в высоту на основе биомеханического подхода

В рамках констатирующего эксперимента были изучены биомеханические характеристики прыжка в высоту у 6 спортсменов квалификации «мастер спорта». С помощью инструментальных методов регистрировались 48 кинематических параметров прыжка в высоту, в том числе 9 линейных характеристик, 7 временных, 10 скоростных и 22 угловых. Измерения проводились на массивах из 70-100 прыжков для каждого прыгуна (в среднем число измеренных и просчитанных параметров составило 4000 на одного спортсмена).

Нами были определены индивидуальные комплексы биомеханических характеристик (линейных, угловых, временных и скоростных), влияющих на успешность прыжка конкретного спортсмена. Для этого были проанализированы выборки кинематических параметров в удачных и неудачных попытках (рис. 1) и далее, с помощью статистических критериев сравнения определены параметры, достоверно различавшиеся (p<0,05) в следующих выборках: успешные попытки и неуспешные (при этом фактическая высота прыжка, фиксируемая по высоте прохождения общим центром масс высшей точки подъема, ниже уровня планки); успешные попытки и неуспешные (при этом фактическая высота прыжка выше либо равна уровню планки).

Как видно из таблицы 1, у разных спортсменов могут преобладать различные причины неуспешных прыжков в высоту, связанные с неправильной техникой выполнения основного двигательного действия и приводящие либо к недостаточной реализации физических возможностей, либо к сбиванию планки при реализованном физическом потенциале. Эти моменты учитывались при построении биомеханической модели успешности прыжка в высоту для всех 6 прыгунов, участвовавших в эксперименте.

Р ис. 1 Схема возможного результата прыжка и выборки по параметрам

Таблица 1

Характеристика прыжков спортсменов в экспериментальной группе

№	Спортсмены	Всего попыток прыжков в эксперименте	Количество успешных попыток в эксперименте	Количество неуспешных попыток в эксперименте
				Высшая точка вылета ниже уровня планки	Высшая точка вылета выше уровня планки или наравне с ней
1.	И.К.	92	39	25	28
2.	Л.Б.	71	37	29	5
3.	И.И.	97	53	32	12
4.	Л.М.	85	41	35	9
5.	Т.М.	78	36	15	27
6.	Н.М.	74	43	26	5

Выделенные биомеханические характеристики были включены в индивидуальные модели прогнозирования успешности прыжка, созданные вначале на основе дискриминантного анализа.

Реализация наших подходов будет проиллюстрирована на примере спортсмена И.К. (автоэксперимент). Из всей совокупности измеренных биомеханических характеристик спортсмена И.К. были отобраны 10 с минимальным значением p, следовательно, наиболее точно разделявших 1 и 2 выборки. Таким образом, мы определили параметры, влияющие на успешность преодоления планки спортсменом И.К. На основе дискриминантного анализа было построено уравнение (1), которое позволяет оценить при каких значениях биомеханических характеристик спортсмен И.К. не сможет преодолеть планку в связи с тем, что высшая точка вылета будет ниже её уровня:

(1)

где F - дискриминантная функция, граничное значение которой составляет -100.5, X₁ - уровень планки (м), X₂ - время полета 3-го от отталкивания шага разбега (сек), X₃ - расстояние от высшей точки вылета до плоскости планки (м), X₄ - угол в тазобедренном суставе в фазе амортизации отталкивания (град.), X₅ - угол наклона туловища к вертикали в момент отталкивания (град.), X₆ - угол между бедрами в момент постановки на отталкивание (град.), X₇ - угол постановки на отталкивание (град.), X₈ - угол в голеностопном суставе в фазе амортизации отталкивания (град.), X₉ - угол отталкивания (град.), X₁₀ - угол наклона туловища к вертикали в фазе амортизации на предпоследней опоре (град.).

Спортсмен И.К. сможет перепрыгнуть планку при F меньше граничного значения, иначе высшая точка его вылета будет ниже уровня планки. Ошибка дискриминантной функции составила 4,6%.

Аналогичным образом построено уравнение (2), позволяющее оценить собьёт спортсмен И.К. планку или нет, вылетев выше или наравне с её уровнем:

(2)

Для альтернативного построения модели успешности прыжка в высоту использовалась каскадная нейро-нечеткая сеть в пакете «Medical Toolbox». Предложенный нами алгоритм нейро-нечеткой сети состоит из двух блоков: блока предобработки и блока нейро-нечеткого вывода (рис. 2). Блок предобработки реализуется в виде экспоненциальной функции для каждого входного сигнала и служит для обеспечения равнозначности преобразованных данных по диапазону и распределению. Блок предобработки обеспечивает принадлежность преобразованных данных единому диапазону (-1, 1) с равномерным распределением. Блок нейро-нечеткого вывода представляет собой сходящуюся древовидную структуру из четырех слоев с узлами (на первом слое пять узлов, на втором – два, на третьем – один и на четвертом – один). В каждом узле находится гибридная сеть с архитектурой ANFIS. Гибридные сети имеют однотипную структуру и отличаются значениями коэффициентов, которые определяются при обучении сети в программе.

Для настройки нейросети использовались те же данные, что и для построения дискриминантных уравнений. Входами сети (x1-x10) служили определенные ранее биомеханические характеристики. Сеть обучалась на удачных и неудачных попытках с соответствующими значениями параметров.

Рис. 2 Алгоритм каскадной нейро-нечеткой сети для построения модели успешности прыжка в высоту

Для использования созданной модели в целях управления процессом технической подготовки прыгунов в высоту нами разработана компьютерная интерактивная система прогнозирования успешности прыжка в высоту по индивидуальным биомеханическим характеристикам. Система имеет модульную структуру и включает модуль построения модели, модуль принятия решения, модуль статистического исследования, базу моделей, базу данных (рис. 3). Модули работают с базой данных, где находятся результаты проведенных исследований в виде биомеханических параметров прыжка в высоту (линейных, временных, скоростных и угловых характеристик прыжка), и базой моделей, в которой находятся подсистемы, предлагающие решение. Система реализована с помощью разработанной нами (в соавторстве с Н.С.Безруковым) «Программы имитационного моделирования системы прогнозирования результата прыжка на заданную высоту» (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, № 2011618506 от 31.10.2011 г.).

Входными данными программы являются высота прыжка и девять биомеханических параметров техники прыжка имеющие с ним высокую корреляционную взаимосвязь (p<0,05). А выходом (итогом работы интерактивной системы) является успешность или не успешность взятия высоты: «+1» – планка будет преодолена, «-1» – планка будет сбита. Выставляя необходимую высоту и значения параметров, можно прогнозировать, сможет ли спортсмен с заданным сочетанием характеристик преодолеть планку. Так же система решает и обратную задачу. Выставив высоту планки и необходимый нам результат («+1»), программа автоматически выдает значения и сочетание параметров, необходимые для взятия указанной высоты.

Рис. 3 Интерактивная система прогнозирования успешности прыжка в высоту

С помощью данной интерактивной системы можно детально анализировать фазы прыжка, совершенствовать технику за счет направленной коррекции отдельных движений звеньев тела, достигать оптимальной комбинации кинематических параметров, обеспечивающей реализацию наивысшего результата.

Чтобы максимально адаптировать полученные нейросетевые модели к тренировочному процессу, необходимо было выделить при их построении те биомеханические параметры, на которые можно непосредственно влиять тренировочными средствами, а также давать методические указания в процессе технической подготовки спортсмена. Для этого были заново проанализированы выборки параметров, статистически достоверно (p<0,05) различавшиеся в удачных и неудачных попытках, и для каждой модели были отобраны по 9 наиболее корректируемых посредством методических инструкций или с помощью тренировочных средств (рис. 4). Таким же образом была адаптирована интерактивная система прогнозирования успешности прыжка и для других участников педагогического эксперимента.

Кроме того, для более быстрого принятия решения по управлению тренировочным процессом разработанная интерактивная система была усовершенствована. С помощью программных средств появилась возможность вначале задать высоту прыжка, в соответствие с которой в интерактивном режиме система автоматически показывает оптимальное сочетание биомеханических характеристик для успешного преодоления планки на заданной высоте.

Рис. 5 Экранная форма модуля принятия решений адаптированной интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка спортсмена И.К. на заданную высоту (а) и успешности преодоления планки при фактической высоте прыжка (б)

Таким образом, при анализе полученных моделей выяснилось, что система на основе нейро-нечеткой сети имеет меньшую ошибку прогнозирования, чем дискриминантная модель, что является важным фактором в работе над техникой прыжка. Интерактивная система прогнозирования успешности прыжка и техничного преодоления планки на основе анализа биомеханических характеристик прыжка в высоту позволяет создавать индивидуальные модели для высококвалифицированных спортсменов. С помощью данного инструмента, учитывающего индивидуальные биомеханические особенности прыжкового стиля спортсмена, можно детально анализировать все фазы прыжка, в модельном анализе найти рациональный вариант техники для конкретного спортсмена, исходя из планируемого для него спортивного результата. Тренер и спортсмен фактически получают модель «идеального» прыжка на заданной высоте с конкретными значениями кинематических характеристик.