| 标题 | 运动损伤与运动强度的关系建模仿真分析 |
| 范文 | 李少聪+马德+李少琼 摘 要： 传统模型不能很好地描述运动强度与运动损伤之间的关系，提出一种运动损伤与运动强度之间的关系模型，确定关节变化参数及约束条件，利用智能SVM原理关系，构建仿真模型。模拟应用环境设计仿真实验，结果表明，上述构建的模型可很好地描述运动损伤与运动强度间关系，解决运动损伤与运动强度间关联度问题，避免运动强度过大造成运动损伤。 关键词： 运动强度； 运动损伤； 关系建模； 仿真分析 中图分类号： TN911?34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）24?0037?03 Abstract： As the relationship between exercise intensity and sport injury cannot be well described in the traditional model， a model of the relationship between sport injury and exercise intensity is proposed to determine the change parameters and constraints of human joints. The intelligent SVM principle is used to construct the simulation model. The application environment is simulated to design the simulation experiment. The results show that the constructed model can well describe the relationship between sport injury and exercise intensity， solve the problem of correlation between sport injury and exercise intensity， and avoid sport injury caused by too large exercise intensity. Keywords： exercise intensity； sport injury； relationship modeling； simulation analysis 現阶段为了改善运动强度与运动损伤之间的关系，我国主要在蚁群算法的基础上，通过对灰色神经网络算法进行改革，建立无迹卡尔曼滤波算法的损伤关系模型，并通过该模型确定运动强度对运动损伤的影响。但该模型在实际操作过程中需对大量数据进行测量计算，耗时较大，迭代次数多，对真实性造成很大影响。本文通过对最优越平面进行条件约束，建立运动强度与运动损伤关系间优化模型关系，并通过实验证明，该模型能够减轻因运动强度过大造成的运动损伤[1]。 1 关节变化参数的采集及约束条件的确定 首先对一名男子在进行跑步运动时的技术动作进行分析，分别定义左脚踝关节、左腿膝关节、右脚踝关节、右腿膝关节为1～4号Marker点的刚体[2]，再选取四个相同的无遮挡运动捕捉摄像头，分别对这四个刚体的运动情况进行记录。通过摄像头中的记录画面，可以观察出这四个刚体的运动幅度，并通过如下公式将刚体的运动幅度转换成关节的运动幅度。 通过式（1）可得左脚踝关节、左腿膝关节、右脚踝关节、右腿膝关节四个Marker点刚体关节运动幅度，并将四个数值输入Optotrak Certus运动捕捉系统中，进行形状特征剖析[1]，并根据剖析结果采集运动员在进行跑步运动时，腿部关节变化参数。形状特征剖析结果如图1所示。由图1可知，在0.3～0.6 s之间，四个Marker点刚体关节的运动幅度达到了第一个峰值，在0.9～1.2 s之间，Marker点刚体关节的运动幅度达到了第二个峰值。因此，将0.3 s，0.6 s，0.9 s，1.2 s四个时间节点作为腿部关节变化参数的采集依据，并根据如下代码输出腿部关节的具体变化参数： int a[100]，n，i； scanf（"%d"，&n）； for（i=0；i printf（"%c"，a[i]-1+′a′）； return 0； 为变量a赋予0.3 s，0.6 s，0.9 s，1.2 s四个数值，按照上述代码[3]分别运行4次，并将每次执行完毕后所输出的结果进行记录，整理记录结果，如表1所示。表1中b变量的数值，即为采集到的腿部关节的具体变化参数。 通过表1可以得到对腿部关节的具体变化参数。在对关节变化角度与运动强度之间关系约束条件进行确定时，首先要对腿部关节的具体变化参数进行线性分类间隔最大化处理，并通过这种处理[4]，建立腿部关节变化参数与关节变化角度之间的线性关系。为加强这种线性关系准确性，引入了支持智能SVM原理。 根据图1，将采集到的腿部关节变化参数进行线性描述，并根据描述，确立如下样本集。 对4个腿部关节变化参数进行二次规划限制，如下： 式中：Y1 ～Y4表示1～4这4个参数各自限制条件；A1～A4分别表示这4个参数在样本集A中的个数；E1～E4表示随机取样。在样本集A中分别取到每个参数概率，至此便完成了对这4个参数的二次规划限制。再分别对Y1～Y4进行全局最小解的求取，此时所得Fmin即为这4个腿部关节变化参数的全局最小值： 因为关节变化角度与运动强度之间的关系可以描述成w·x+a=0；样本集（A1～4，Y1～4），则的最大解即为的最小化[5]，关节变化角度与运动强度之间的约束条件可以表达为： 通过上述过程，完成对关节变化角度与运动强度之间约束条件的确立，为关节变化角度与运动强度之间关系的建立提供了基础。 2 关节变化角度与运动强度之间关系的确立 选择合适关系模型对关节变化角度与运动强度关系进行描述，是确定二者之间关系的重要保障，选用状态方程如下： 式中：为运动状态下的运动向量；u作为输入变量，其数值的改变，对输出变量y带来影响；d和v分别为建模过程误差与观测误差[6]。 关节运动状态依靠关节运动能力的强弱体现，其定义如下： 即在关节初始值为SoC0时，关节所具有的瞬间运动能力为I，将其进行离散化处理如下： 再选择不同类型的损伤组合运动模型[7]，对离散化结果进行重组，可表示为： 即关节的瞬时运动能力为，保持运动状态需要的5个常数分别表示为～。 为了使得关节变化角度与运动强度之间关系保持稳定，通常采用增益矩阵变换进行测量，如下： 运动强度与运动损伤关系模型可表示为： 综上所述，可以确定关节变化角度与运动强度之间的限制关系，进而完成二者之间关系模型的搭建。 3 实验结果与分析 3.1 实验样本的确定 本文选用北京市最近3年的大学生运动数据作为实验所用数据进行仿真。本文共选择了7个运动项目作为研究对象。其各项运动中肌肉與关节的反馈情况见表2。 因人体进行运动项目不同，关节屈服强度也不同。关节屈服强度与肌肉抗阻扰性之间称正比变化关系，且随着这两个数值的增大，这种正比变化关系也逐渐增强，试验修正参数也随之增大[4]。 3.2 运动损伤与运动强度的无误差拟合实验 为了验证本文所提出的算法，在进行实验过程中，可以对测量出的数据更好地进行无误差拟合，而传统算法极易在数据融合过程中造成误差的产生，分别应用传统算法和改进后的算法，对运动强度与运动损伤之间的具体建模数据进行对比见表3。表中：FGY/SH表示运动强度会造成运动损伤的危险指数；Tra表示关节屈服强度的瞬时最大值；Imp表示关节屈服强度的暂态最大值。 通过对表3的实验修正参数与建模数据对比进行研究，可以得到运动强度与运动损伤之间建模数据的走势对比图如图2所示。当运动强度保持不变时，Tra曲线在运动强度曲线下方，也就是说在该状态下，运动损伤与运动强度之间关系的误差拟合较大；当运动强度持续增加时，Tra曲线依然在运动强度曲线下方，即此时运动损伤与运动强度之间关系的误差拟合也较大；综上所述，传统算法所测量出建模数据的真实性较低，且运动损伤与运动强度之间关系的误差拟合也较大。 4 结 语 综上所述，本文提出的新型建模算法可很好地解决运动强度与运动损伤之间关联度的问题，并在一定情况下，保证二者无误差拟合。希望通过本文的研究，能够缓解因运动强度过大造成运动损伤。 参考文献 [1] 白雪岭，王洪生，张希安，等.三维运动学仿真男子举重运动员抓举技术及膝关节运动分析[J].中国组织工程研究，2009，13（35）：6879?6882. [2] 蔡保塔，余斌，赵江萍，等.不同运动强度与骨骼肌细胞调亡的时序性实验研究[J].南方医科大学学报，2016，26（7）：1017?1019. [3] 郭丞，史东林，孟兵林.河北省青少年男排运动员运动损伤特征分析与体能训练的关系[J].文体用品与科技，2014（4）：120?121. [4] 毛玉瑢，陈娜，陈沛铭，等.健康中老年人上肢负重状态下利手和非利手的三维运动学分析[J].中国组织工程研究，2015，19（42）：6776?6781. [5] 赫高峰，彭淑娟，柳欣，等.结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失人体运动捕捉数据重构[J].计算机辅助设计与图形学学报，2015，27（8）：1416?1425. [6] 彭淑娟，赫高峰，柳欣，等.基于运动分割和稀疏低秩分解的失真人体运动捕捉数据恢复[J].计算机辅助设计与图形学学报，2015，27（4）：721?730. [7] 傅维杰，魏勇，刘宇.穿不同鞋与裸足对羽毛球蹬地动作下肢及跖趾关节运动协调特征的影响[J].医用生物力学，2015，30（2）：159?166.技术文 |
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