CC BY
103
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОШИБОК ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ РЫВКА ШТАНГИ И ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТЕЙ ИХ СОЧЕТАНИЙ
А. Н. ФУРАЕВ
Контроль за техникой выполнения соревновательных упражнений является одной из ключевых задач в тренировках тяжелоатлетов. В статье приводятся биомеханические показатели рывка штанги и их значения, принятые за нормы. Для оценки техники выполнения рывка использовалась информация с вертикальной составляющей опорной реакции, регистрируемая с помощью тензодинамомет-рической платформы. Сигнал с платформы, через аналого-цифровой преобразователь, вводился в компьютер, где обрабатывался по заранее подготовленной программе. Обработка выполнялась сразу же после подъема штанги. Помимо самих биомеханических показателей, система предоставляла информацию о выявленных ею отклонениях от значений, принятых за нормы - ошибках.
Результаты специально проведенного исследования позволили определить вероятности регистрации наиболее типичных таких отклонений. Специально анализировались наиболее вероятные сочетания отклонений от принятых норм, состоящие из двух и трех таких ошибок. Выявлены наиболее устойчивое сочетание ошибок в технике выполнения рывка штанги как в целом у тяжелоатлетов, так и персонально. Анализ вероятностей сочетаний различных отклонений от норм проводилось с помощью технологии Data Mining. Полученные таким образом ассоциативные правила позволяют смоделировать наиболее вероятные последствия возникновения той или иной ошибки.
Ключевые слова: автоматизированная система, биомеханические показатели, ошибки в технике выполнения рывка штанги, сочетание ошибок.
Формирование рациональной структуры соревновательного двигательного действия является одной из важнейших задач современного тренировочного процесса. Процесс этот длительный, даже в таких видах спорта, как тяжелая атлетика, где стандартная форма соревновательного упражнения заранее определена. В тоже время единого мнения у специалистов относительно того, какое выполнение тяжелоатлетического упражнения следует считать правильным, а какое ошибочным, до сих пор не выработано.
Если двигательное действие реализовано с ошибкой, то при последующей попытке его стараются скорректировать. Добиться правильного выполнения не всегда удается быстро, обычно требуется многократное повторение упражнения. Бывает, что желаемый результат так никогда и не будет достигнут. Динамика протекающих при этом процессов остается скрытой, как правило, не только от тренера - стороннего наблюдателя, но и не осознается до конца самим спортсменом.
Целью настоящего исследования являлся поиск закономерностей в регистрации ошибок при выполнении тяжелоатлетического упражнения - рывка штанги.
Анализ техники выполнения рывка штанги прошел путь от визуального, качественного, до инструментального, с использованием современных компьютерных технологий, позволяющих оперативно выделять и анализировать биомеханические показатели выполненного двигательного действия.
Для оценки техники выполнения рывка штанги нами была использована разработанная в МГАФК на базе современной микропроцессорной техники автоматизированная система «Атлет» [4; 5]. Эта система, обрабатывая информацию с вертикальной составляющей опорной реакции тензодинамо-графической платформы после каждого подъема штанги, проводит экспресс-анализ выполненного упражнения. Помимо выделения информативных показателей, система «Атлет» автоматически выявляет допущенные спортсменом ошибки.
На рисунке 1 представлена типовая тензодина-мограмма вертикальной составляющей опорной реакции рывка штанги с указанием выделяемых показателей.
В процессе работы автоматизированной системы выделяются 12 основных показателей. Остальные рассчитываются на их основе.
Определяются следующие показатели:
Ратл - уровень сигнала соответствующий весу атлета.
Ршт - уровень сигнала соответствующий вес атлета плюс вес штанги.
- максимальное значение опорной реакции в тяге. Определялось в килограммах и в процентах от поднимаемого веса штанги.
Б2 - локальный минимум опорной реакции в фазе амортизации. Определялось в килограммах и в процентах от поднимаемого веса штанги.
Б3 - максимальное значение опорной реакции в подрыве. Определялось в килограммах и в процентах от поднимаемого веса штанги.
Л - средняя скорость нарастания опорной реакции перед отрывом штанги от помоста. Определялась как отношение интервала в 10,6 кГ развиваемой атлетом непосредственно перед величиной опорной реакции равной весу поднимаемого снаряда (Ршт) к времени прохождения этого интервала.
Рис. 1. Биомеханические показатели тензодинамограммы рывка штанги
8Т - импульс силы в тяге. Определялось в кГ*с и в процентах от общего импульса силы при выполнении упражнения.
SП - импульс силы в подрыве. Определялось в кГ*с и в процентах от общего импульса силы при выполнении упражнения.
Тр1 - время достижения первого пика усилий.
ТР2 - время достижения второго пика усилий.
ТР3 - время достижения третьего пика усилий.
Т2Ф - длительность выполнения второй фазы рывка.
Т3Ф - длительность выполнения третьей фазы рывка.
Т4Ф - длительность выполнения четвертой фазы рывка.
ТБФ - длительность выполнения безопорной фазы (фазы подседа).
ТЯ - общая длительность выполнения рывка до подседа (сумма второй, третьей и четвертой фаз рывка).
ТП - длительность подрыва (сумма третьей и четвертой фаз движения).
Sп/Sт - соотношение импульсов сил в подрыве и в тяге.
В качестве основы за фазовое деление рывка нами был выбран подход предложенный А. А. Лу-кашевым (1972) и В. И. Фроловым (1976). Однако это фазовое деление рывка базировалось на использовании комплексной инструментальной методики, включающей в себя не только информацию с вертикальной составляющей опорной реак-
ции при подъеме штанги, но и электрогониометрию с суставов ног и показатели с грифа штанги. Анализ этих работ и наши исследования позволили сделать вывод, что в принципе, аналогичное фазовое деление рывка можно осуществить без существенной потери информации, опираясь только на вертикальную составляющую опорной реакции рывка штанги (А. Н. Фураев) [3].
Интерпретация зарегистрированных показателей - как они соотносятся с внешним проявлением выполняемого упражнения, и какие количественные значения они должны принимать, - это отдельный сложный вопрос. За основу, нами были взяты величины показателей, рекомендованные В. И. Фроловым [2], но несколько скорректи-
Не найдя в литературе достаточно информации по анализу ошибок техники выполнения тяжелоатлетических упражнений на количественном уровне, было решено провести специальное исследование.
Эксперимент проводился на 31 атлетах, от III разряда до Мастеров спорта с отягощением 80-90 % от их лучшего результата. Спортсмены выполняли по несколько подъемов штанги, каждый из которых автоматически анализировался с помощью автоматизированной системы. Выяснилось, что частота наблюдения отклонений в вышеперечисленных показателях от предложенных норм имеет значительную вариативность. В таблице 2 представлены частоты, встречаемости отклонений от норм в анализируемых показателях в процентах.
Из таблицы 2 видно, что наиболее часто отклонения от приведенных выше норм регистри-
рованные по характеристике вертикальной составляющей опорной реакции. В качестве отправной точки нашего анализа было решено, что если регистрируемое значение в анализируемом показателе, выходило за установленные нормы, это считалась ошибкой. Стоит сразу оговориться, автор не сторонник такого «грубого» и «прямолинейного» подхода к определению ошибок в техники выполнения спортивного двигательного действия, однако, в данном случае он выбран сознательно, чтобы продемонстрировать сам подход к анализу выявленных ошибок.
Значения параметров, принятые за нормы, представлены в таблице 1.
руются в показателях экстремумов опорной реакции Б2-; Б3+; Б1+ у 20 %, 18 % и 17 % всех атлетов соответственно и в длительности фазы подседа ТБФ+, в 18 % спортсменов. В то же время, крайне редко встречаются у спортсменов отклонения от норм в показателях Б3-, где не зарегистрировано, ни одного случая, а так же в 11- и Б1-, которые отмечались лишь в 2 % случаях.
Из той же таблицы видно, что зарегистрированные отклонения от норм наблюдаются не во всех подъемах штанги. В последнем столбце таблицы приведены усредненные значения вероятностей фиксации отклонений у тех тяжелоатлетов, у которых оно выявлено.
Следует отметить, что представленные данные указывают на то, в большинстве своем, если у спортсмена присутствует какое-то из отклонений, то оно проявляется в большинстве выпол-
Таблица 1
Значения параметров динамограммы, принятые за нормы
Параметр Минимальное значение Максимальное значение Единицы измерения
И 135 160 % от веса снаряда
Б2 60 100 % от веса снаряда
Б3 160 200 % от веса снаряда
БТ 62,5 74 % от общего импульса силы
БП 26 37,5 % от общего импульса силы
Л 200 1000 % от веса снаряда/с
ТТ1 * 0,17 с
ТФ2 0,3 0,6 с
ТФ3 0,11 0,15 с
ТФ4 0,09 0,12 с
ТЯ * 0,86 с
ТБФ * 0,3 с
* - отсутствие ограничения в сторону минимального значения
няемых двигательных действий. Можно сказать, что оно является для тяжелоатлета типичным. Анализ вероятностей приведенных в таблице 2 позволяет сделать вывод, что для регистрации
типичных для большинства спортсменов отклонений от обсуждаемых норм с вероятностью не ниже 95 %, достаточно выполнить 3 подъема в рывке штанги.
Таблица 2
Частота регистрации отклонений от предложенных норм в параметрах рывка штанги («-« и «+» случаи соответственно выше и ниже нормы)
Отклонение от нормы Доля спортсменов, у которых зарегистрировано данное отклонение (в %) Доля подъемов с данной ошибкой (в %) **
J1 - 2 67
+ 11 44
TF1 + 13 75
F1 - 2 29
+ 17 83
ТФ2 + 8 63
- 15 76
ST* - 14 74
F2 - 20 92
ТФ3 + 14 67
- 9 54
F3 - 0 -
+ 18 91
ТФ4 + 1 20
- 5 47
ЯП* - 8 65
ТR + 5 59
ТБФ + 18 67
Примечание. * - значения в показателях импульсов в тяге и в подрыве рассчитываются, как доли от общего импульса силы разгоняющего снаряд вверх (в %), отклонения от норм в большую (+) и в меньшую (-) стороны по каждому из них линейно связаны обратной зависимостью. Поэтому в таблице представлены только значения ниже предлагаемой нормы;
** - определялось только по тем спортсменам, у которых было зарегистрировано данное отклонение.
Специалистам в тяжелой атлетике известно, что ошибки в технике выполнения рывка штанги часто встречаются в определенном сочетании. Однако в доступной нам литературе, мы не обнаружили материалов, подробно рассматривающих данный вопрос именно по показателям тензоди-намограммы. Анализировались лишь корреляционные связи между показателями и, на их основе, делались заключения о возможных взаимовлияниях показателей.
Хочется подчеркнуть, что нами анализировались не корреляции между показателями, а сочетания между ошибками. В нашем случае этих возможных сочетаний оказывается почти 250 тысяч. Просто перебрать их как в корреляционной матрице становится практически не возможным. Необходим качественно другой подход. На наш взгляд, существенную помощь в этом может оказать такое современное направление обработки данных, как Data Mining. Он включает в себя несколько классов задач, призванных обнаруживать в исходных данных ранее неизвестную, скрытую информацию, которую в будущем можно интер-
претировать. Один из таких классов - нахождение ассоциаций - поиск закономерностей между некоторыми событиями. В нашем случае - это выявленные отклонения от норм, а задача сводится к поиску и анализу их сочетаний.
Специальные алгоритмы ищут ассоциативные правила, выявляющие совместное появление ошибок. Для своих исследований мы использовали аналитическую платформу Deductor [1].
Приведем некоторые результаты поиска ассоциативных правил между зарегистрированными ошибками у тех же тяжелоатлетов. Анализировались сочетания не более чем из трех ошибок.
Наиболее часто встречались сочетания, в которые входили: F1+ и F3+; F2- и F3+; F1+ и F2-. Во всех случаях они регистрировались не менее чем в 30 % всех подъемов штанги. В диапазоне от 20 % до 30 % регистрировались сочетания: F3+ и ST - ; F1+ и F2- и F3+; TF1+ и F2-; F3+ и ТФ3+; F2- и ТБФ+.
Технология Data Mining позволяет найти не только наиболее часто встречающиеся сочетания, но и определить вероятности обнаружения одних
ошибок при наличии других, и оценить надежность такого прогноза.
Из предыдущих исследований и практики тяжелоатлетического спорта известно, что если спортсмен в начале выполнения рывка штанги слишком активно прикладывает усилие (F1+ - усилие выше нормы), то это, как правило, сопровождается излишним приложением силы в подрыве (F3+) и уменьшением силы при выполнения третьей фазы - фазы амортизации - (отклонение F2-). Проведенный анализ показал, что это действительно наиболее вероятные последствия такой ошибки, составляющие почти 40 % и 35 % соответственно. Почти в 30 % случаев отмечается совместное наблюдение отклонений F2- и F3+ после отклонения F1+.
Аналитическая платформа Deductor позволяет смоделировать процессы и ответить на вопросы типа «Что будет, если». Например, если атлет в начале подъема штанги допускает только ошибку F1+, то это мало влияет на вероятность слишком быстрого выполнения подъем штанги до уровня колен (ТФ2-). Но если перед отрывом снаряда от помоста спортсмен чрезмерно активно наращивает усилия (ошибка J1+), а затем также допускает ошибку F1+, то это, более чем в два раза, увеличивает вероятность совершить ошибку ТФ2-.
Подход к анализу выполнению двигательных действий с использованием технологий Data Mining позволяет существенно расширить возможность извлечения информации из традиционных биомеханических показателей. Появляется возможность выявить устойчивое сочетание ошибок в технике выполнения рывка штанги как в целом у тяжелоатлетов, так и персонально.
Найденные наиболее вероятные ошибки и их сочетания, в терминологии Data Mining - ассоциативные правила, позволяют смоделировать наиболее вероятные последствия возникновения той или иной ошибки. Кроме этого, такого рода модели позволят, в том числе, спрогнозировать на какие показатели необходимо воздействовать и в каком направлении, чтобы скорректировать уже имеющиеся ошибки.
Литература
1. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: учеб. пособие. СПб., 2013.
2. Фролов В. И. Расшифровка и анализ кинематических и динамических параметров техники движения атлета и штанги: методическая разработка для ИФК; М., 1980.
3. Фураев А. Н. Оперативное регулирование тренировочного процесса тяжелоатлетов с использованием автоматизированной системы контроля биомеханических параметров: автореф. дис. ... канд. пед. наук. Малаховка, 1989.
4. Фураев А. Н. Автоматизированные информационно-советующие системы в оперативной коррекции двигательных действий спортсменов // Теория и практика физ. культуры. 2007. № 2. С. 26-29.
5. Фураев А. Н. Построение автоматизированных информационных систем для оперативной коррекции биомеханических параметров спортивных упражнений // Теория и практика физ. культуры. 2012. № 6. С. 19-22.
* * *
THE AUTOMATED DEFINITION OF MISTAKES WHEN PERFORMING JERK OF THE BARBELL AND ASSESSMENT PROBABILITIES OF THEIR COMBINATIONS
A. N. Furayev
Control of equipment of performance of competitive exercises is one of key tasks in trainings of weight-lifters. Biome-chanical indicators of jerk of a barbell and their values taken for norms are given in article. For an assessment of equipment of performance of jerk information from a vertical component of the basic reaction, registered by means of a tensodinamometric platform was used. The signal from a platform, via the analog-digital converter, was entered into the computer where it was processed according to in advance prepared program. Processing was carried out at once after bar lifting. Besides biomechanical indicators, the system provided information on the deviations revealed by it from values taken for norms - mistakes. Results of specially conducted research allowed to define probabilities of registration of the most typical deviations. The most probable combinations of deviations from the accepted norms, consisting of two and three such mistakes were specially analyzed. The steadiest combination of mistakes in equipment of performance of jerk of a barbell both as a whole at weight-lifters, and personally is revealed. The analysis of probabilities of combinations of various deviations from norms was carried out by means of the Data Mining technology. Received in such way rules are associative, allow to simulate the most probable consequences of emergence of this or that mistake.
Key words: automated system, biomechanical indicators, mistakes in equipment of performance of jerk of barbell, combination of mistakes.
