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基于人体仿真对不同跑步人群疲劳前后下肢动作生物力学模式的研究

发布时间:2020-10-18 10:30
   研究目的:没有跑步经验的人群在进行跑步锻炼时,跑步相关损伤的发病率要显著高于有经验的跑者。本文研究目的在于对比跑步习惯组和非跑步习惯组在疲劳前后的生物力学模式的差异,寻找造成两种人群跑步相关损伤发病率差异的生物力学原因。研究方法:跑步习惯组组14人,非跑步习惯组组13人。利用同步集成的Vicon(英国)红外高速运动捕捉系统和AMTI测力台(英国)采集两组人群在疲劳前后进行慢跑(12 km/h)时的数据,1)利用Visual 3D 4.3生物力学分析软件对跑步周期内的下肢运动进行分析;2)利用Anybody 5.3人体运动仿真软件计算跑步周期内下肢肌肉的肌肉力与肌肉激活程度;3)利用Matlab 2016a编写程序实现软件间数据的传递并利用非负因子矩阵分析方法计算跑步周期内的神经肌肉控制的相关参数。使用SPSS 22.0统计分析软件对参数进行重复性测量的双因素方差分析,统计结果显著性水平定为p0.05。研究结果:(1)跑步支撑期内,疲劳会增大踝关节的背屈角速度、膝关节内收角速度、髋关节最大外展角、最大内旋角速度。相对于跑步习惯组,非跑步习惯组的踝关节最大背屈角、最大跖屈角速度、最大外翻角速度、膝关节的最大屈曲角度,内收角速度、外旋角速度大于跑步习惯组,髋关节的最大伸展角度、屈曲角速度要大于跑步习惯组。(2)跑步支撑期内,疲劳会增大踝关节的内翻力矩减小背屈力矩、增大踝关节的外翻功率,对比与跑步习惯组,踝关节最大背屈功率、内旋功率,髋关节内收、内旋功率,最大伸膝功率都要大于跑步习惯组。(3)疲劳会降低两种人群的静态姿势控制能力。时域分析发现:95%数据点包被面积增大,前后左右方向上的变异增大及COP移动速度增大。频域分析发现:平均功率、中位频率、峰值频率增大。(4)非跑步习惯组的模式单元的数量大于跑步习惯组。(5)疲劳不影响下肢神经肌肉控制模式单元的数量及时间特征,但影响下肢神经肌肉控制的模式。研究结论:(1)跑步习惯组与非跑步习惯组在步态的支撑期运动学及动力学存在差异,非跑步习惯组比跑步习惯组具有下肢相关损伤风险更高的的步态特征。疲劳后相比疲劳前具有下肢相关损伤风险更高的步态特征。(2)跑步习惯组比非跑步习惯组具有更好的姿势控制能力,疲劳会降低跑步习惯组与非跑步习惯组的姿势控制能力。(3)疲劳不会影响神经肌肉控制的模式单元数量,但会影响神经肌肉控制的模式。相比非跑步习惯组,跑步习惯组表现出模式单元数量节省化的特点,具有更好的神经肌肉控制能力。在神经肌肉的控制模式上,跑步习惯组采用的是更多调用盆带肌与大腿肌的控制模式,而非跑步习惯组则采用更多调用大腿后群及小腿肌肉的控制模式。
【学位单位】:北京体育大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2018
【中图分类】:G804.6
【部分图文】:

形态图,中足,步态,周期


步态支撑周期中足的形态

示意图,钟摆,人体运动,踝关节面


人体运动的倒钟摆模型示意图

模型图,步态,模型,环节


图 3 简单步态模型Hubbard & Trinkle 提出了由 11 个环节 10 个关节(颈、腰、肩、肘、髋的人体模型,每个环节有 6 个自由度,整个模型需要 66 个方程确定。Seireg & Arvikar 建立了下肢包括 58 块肌肉的人体模型[122]。Pandy 建
【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 陆阿明;王国栋;王芳;;运动性疲劳对跑运动学与下肢肌电的影响[J];体育科学;2012年06期



本文编号:2846182

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