背负背包行走:肌力与疲劳影响的深度分析与建模
152 浏览量
更新于2024-09-02
收藏 807KB PDF 举报
本文主要探讨了背物行走,特别是背负背包时对人体背部肌力和疲劳感知的影响。研究者针对这一常见的人体负荷运动方式,选择了两种不同的背包携带方式(可能是斜挎和直背两种姿势),三种不同的负荷重量比率,以及两种不同的行走速度,进行了一项实验。实验在跑步机上进行,持续时间达10分钟,目的是为了准确评估在这些变量下的背肌力量变化以及实验参与者在运动后对于肌肉疲劳的主观感受。
实验结果表明,背负背包的方式、行走速度和负载重量比率对背部肌力下降的程度以及主观疲劳评分有显著影响。这意味着个体如何携带物品,行走的速度有多快,以及负重的大小都会直接影响到背肌的负担和疲劳感。通过量化这些变量,研究者不仅关注了背肌力量的生理变化,也重视了参与者的主观体验,因为主观疲劳评分(RPE)反映了个体对疲劳的认知和感受。
此外,研究者还进一步构建了主观疲劳评分预测模型和男女背部肌力预测模型。这些模型旨在通过数据分析,为负重行走时的背肌力和疲劳管理提供科学依据,有助于运动员训练、健身爱好者了解自身的身体反应,以及设计更加人性化和有效的负重行走策略,减少运动伤害的风险。
该研究的成果对于理解负重行走对健康的影响,优化个人负重运动习惯,以及在体育、康复治疗和运动装备设计等领域具有重要的实践意义。同时,这也强调了人因工效学在运动科学中的应用,即在考虑技术的同时,充分考虑人体的生理和心理适应性。
2021-06-01 上传
2021-06-29 上传
2021-05-09 上传
2021-08-13 上传
2022-01-18 上传
2021-10-11 上传
2021-10-03 上传
点击了解资源详情
weixin_38567962
- 粉丝: 2
- 资源: 944
最新资源
- Haskell编写的C-Minus编译器针对TM架构实现
- 水电模拟工具HydroElectric开发使用Matlab
- Vue与antd结合的后台管理系统分模块打包技术解析
- 微信小游戏开发新框架:SFramework_LayaAir
- AFO算法与GA/PSO在多式联运路径优化中的应用研究
- MapleLeaflet:Ruby中构建Leaflet.js地图的简易工具
- FontForge安装包下载指南
- 个人博客系统开发:设计、安全与管理功能解析
- SmartWiki-AmazeUI风格:自定义Markdown Wiki系统
- USB虚拟串口驱动助力刻字机高效运行
- 加拿大早期种子投资通用条款清单详解
- SSM与Layui结合的汽车租赁系统
- 探索混沌与精英引导结合的鲸鱼优化算法
- Scala教程详解:代码实例与实践操作指南
- Rails 4.0+ 资产管道集成 Handlebars.js 实例解析
- Python实现Spark计算矩阵向量的余弦相似度