Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]

Управление технической подготовкой прыгунов в высоту с использованием имитационного моделирования на нейро-нечетких сетях

Автореферат кандидатской диссертации

 

На правах рукописи

Кривецкий Илья Юльевич

УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКОЙ ПРЫГУНОВ

В ВЫСОТУ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ НА НЕЙРО-НЕЧЕТКИХ СЕТЯХ

13.00.04 - Теория и методика физического воспитания,

спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной

физической культуры

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата педагогических наук

Москва - 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Российский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма (ГЦОЛИФК) (ФГБОУ ВПО РГУФКСМиТ)

Научный руководитель: доктор педагогических наук, профессор

Попов Григорий Иванович

Защита состоится 19 июня 2012 года в ____ часов на заседании диссертационного аасовета Д 311.003.02 при ФГБОУ ВПО РГУФКСМиТ по адресу: 105122, Москва, Сиреневый бульвар, 4, ауд. 603.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО РГУФКСМиТ (105122, Москва, Сиреневый бульвар, 4).

Автореферат разослан л___ __________________ 2012 года

Ученый секретарь

диссертационного советаа аСахарова М.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Высокий уровень спортивных результатов в прыжках в высоту, демонстрируемый в настоящее время, растущая конкуренция в этом виде легкой атлетики требуют поиска новых, более эффективных средств и методов управления тренировочным процессом. С ростом спортивного мастерства круг тренировочных средств сужается, и доминирующую роль для спортсменов высокой квалификации начинает играть совершенствование технической подготовки на основе индивидуализации тренировочных средств (Б.Н. Шустин, 1995; М.П. Шестаков, 1997; Ж.К. Холодов, В.С. Кузнецов, 2000).

Современные требования педагогической практики в повышении качества процесса формирования технического мастерства спортсменов не вполне соответствуют сложившейся системе контроля и совершенствования технической подготовленности, что связано в значительной степени с трудностями моделирования оптимальной спортивной техники, адекватного учета индивидуальных особенностей, субъективно-интуитивным подходом тренера к программированию и реализации подготовки спортсменов (Д.А. Романов, 2004; В.П. Косихин, 2009). Внедрение результатов моделирования техники спортивных локомоций представляет собой перспективное направление методики спортивной тренировки легкоатлетов (В.Г. Свечкарёв, 2010). С точки зрения биомеханики спортивных движений, прыжок в высоту представляет собой весьма сложную биомеханическую структуру, моделирование которой с помощью системы уравнений представляет значительные трудности в связи с большим количеством степеней свободы движения звеньев тела, кинематические характеристики которых существенно меняются в различных фазах прыжка. Возможность преодоления этих трудностей связана с применением современных компьютерных технологий (R. Bartlett, 2006; M. Ae et al., 2007).

Компьютерные информационные системы существенно повышают возможности для управления учебно-тренировочным процессом. Однако в спортивной тренировке легкоатлетов они используются недостаточно. В то же время широкое внедрение компьютерных информационных систем в практику подготовки легкоатлетов-прыгунов и поиск путей их эффективного использования позволили бы вывести качество технической подготовки на более высокий уровень (А.Л. Оганджанов, 2005). Одним из наиболее перспективных подходов к реализации данной задачи может быть использование современных средств компьютерного имитационного моделирования, а именно каскадной нейро-нечеткой сети (Н.С. Безруков, 2006), которая предоставляет возможность поддержки принятия решений в ходе тренировочного и соревновательного процессов (В.П. Косихин, 2009). Создание индивидуальных моделей, прогнозирующих успешность спортивных прыжков на основе учета биомеханических характеристик двигательного действия, позволит повысить эффективность технической подготовки через модельные ориентиры и избирательный подход к выбору тренировочных средств.

Объект исследования: процесс технической подготовки прыгунов в высоту.

Предмет исследования: методика управления технической подготовкой прыгунов в высоту на основе данных о параметрах техники прыжка, рассчитанных посредством моделиа на основе каскадной нейро-нечеткой сети.

Рабочая гипотеза. Предполагается, что разработанная методика индивидуализации учебно-тренировочного процесса, основанная на количественных биомеханических показателях техники прыжка, полученных на модели каскадной нейро-нечеткой сети, и соответствующих тренировочных средствах подготовки повысит эффективность технической подготовки прыгунов в высоту.

Цель исследования: обосновать методику индивидуализации управления технической подготовкой прыгунов в высоту с использованием имитационного моделирования техники спортивных движенийа на основе каскадной нейро-нечеткой сети.

Задачи исследования:

1. Изучить теоретические основы управления технической подготовкой прыгунов в высоту в процессе спортивной тренировки.

2. Выявить индивидуальные биомеханические характеристики прыжка в высоту, влияющие на успешность результата.

3. Создать имитационную модель техники спортивных движений прыгунов в высоту на основе каскадной нейро-нечеткой сети и интерактивную компьютерную систему прогнозирования успешности прыжка в высоту с использованием индивидуальных биомеханических характеристик.

4. Обосновать методику управления технической подготовкой прыгунов в высоту на основе индивидуального имитационного моделирования техники спортивных движений.

Теоретико-методологические основы исследования: теория построения движений (Н.А. Бернштейн); биомеханика спорта (Д.Д. Донской, В.М. Зациорский, В.Б. Коренберг, Г.И. Попов, В.Л. Уткин, А.А. Шалманов); системный анализ и моделирование в спорте (В.И. Бобровник, А.В. Воронов, М.П. Шестаков), концепция модельных характеристик (В.В. Кузнецов, А.А. Новиков, Б.Н. Шустин); спортивная метрология (М.А. Годик, В.В. Иванов), теория и методика физического воспитания и спорта (Л.П. Матвеев, А.Д. Новиков, Н.Г. Озолин, В.Н. Платонов); система комплексного контроля в спорте (В.А. Запорожанов, В.С. Мартынов, Е.А. Ширковец); концепция индивидуализации в спорте (Л.П. Матвеев, В.Н. Платонов, Р.А. Пилоян), теория и методика подготовки в легкоатлетических прыжках (Ю.В. Верхошанский, В.М. Дьячков, А.Л. Оганджанов, Н.Г. Озолин, В.Б. Попов, А.П. Стрижак, А.А. Шалманов и др.).

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались следующие методы исследований: изучение и обобщение научно-методической литературы; анализ документальных материалов; педагогические наблюдения; педагогический эксперимент; методы многомерного статистического анализа.

В педагогическом эксперименте использовались следующие технические средства и инструментальные методики: видеорегистрация скоростными видеокамерами и видеоанализ с использованием программы обработки изображений Dartfish; фотодиодный хронометраж. Построение индивидуальных биомеханических моделей прогнозирования успешности прыжка в высоту проводилось на основе каскадной нейро-нечеткой сети в среде MatLab.

Организация исследования. Исследование проводилось поэтапно в течение периода с 2008 по 2011 гг.

На первом этапе (2008-2009 гг.) были осуществлены сбор и анализ специальной и научно-методической литературы по теме диссертации, сформулированы рабочая гипотеза, объект, предмет и задачи исследования, проведен констатирующий педагогический эксперимент. В рамках констатирующего эксперимента были изучены биомеханические характеристики прыжка в высоту у 6 спортсменов квалификации МС. Для каждого спортсмена на основе разделения совокупности успешных и неуспешных прыжков и проведения дискриминантного анализа были выделены биомеханические характеристики, которые были включены в индивидуальные модели прогнозирования успешности прыжка. Для каждого прыгуна в высоту на основе имитационного моделирования техники спортивных движений и созданной интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка была разработана методика совершенствования техники двигательных действий.

На втором этапе (2009-2010 гг.) проводился формирующий педагогический эксперимент. Основной педагогический эксперимент осуществлялся в предсоревновательном мезоцикле подготовительного периода (декабрь 2009 г., 3 нед.) и соревновательном (январь-февраль 2010 г., 8 нед.) периоде. В педагогическом эксперименте приняло участие 6 прыгунов в высоту квалификации МС.

На третьем этапе (2011 г.) были подведены итоги основного педагогического эксперимента, определена эффективность предложенной методики управления технической подготовкой прыгунов в высоту, обоснованы практические рекомендации.

Научная новизна исследования.

1. На основе видеорегистрации, видеоанализа полученных изображений и дискриминантного анализа измеренных кинематических параметров определены индивидуальные биомеханические характеристики прыжка в высоту у прыгунов высокого класса, влияющие на успешность результата: линейные (длина шагов, расстояние места отталкивания и др.), скоростные (скорость и темп шагов на различных участках разбега), временные (продолжительность отдельных фаз прыжка и др.), угловые (углы в суставах и др.).
2. Разработана имитационная модель двигательных действий прыгунов в высоту на основе каскадной нейро-нечеткой сети, позволяющая для конкретного спортсмена определять параметры техники выполнения успешного прыжка в зависимости от планируемого спортивного результата.
3. Разработана интерактивная компьютерная система прогнозирования успешности прыжка на заданную высоту, обеспечивающая получение индивидуальных модельных биомеханических характеристик успешного прыжка в высоту, позволяющая управлять технической подготовкой прыгунов в высоту.

4. Предложена методика управления технической подготовкой прыгунов в высоту на основе индивидуального имитационного моделирования техники спортивных движений с использованием модели каскадной нейро-нечеткой сети иа подбора тех тренировочных упражнений, которые позволяют добиться необходимых изменений в недостаточно, с позиций модели, проработанных параметрах двигательных действий.

Теоретическая значимость работы заключается в дополнении положений теории спортивной тренировки новыми данными по управлению технической подготовкой прыгунов в высоту с использованием индивидуальных имитационных моделей биомеханики прыжка в высоту, основанных на каскадной нейро-нечеткой сети.

Практическая значимость работы заключается в разработке методики управления технической подготовкой прыгунов в высоту на основе корректирующих комплексов физических упражнений и психологических двигательных установок, обеспечивающих коррекцию параметров основного двигательного действия. Разработанная интерактивная система прогнозирования успешности прыжка позволяет в реальном времени на основе индивидуальной имитационной модели строить управление технической подготовкой прыгуна в высоту в рамках макроциклов подготовки.

Полученные результаты исследования внедрены в тренировочный процесс спортсменов СДЮСШОР МГФСО Трудовые резервы, что подтверждается актами внедрения.

Апробация результатов исследования проведена на Всероссийском форуме Молодые ученые - 2010 (Москва, 2010), Всероссийском форуме Молодые ученые - 2011 (Москва, 2011), 3rd, 4th Annual international conference ФPhysical education sport and healthФ (Pitesti, Romania, 2010, 2011), III Международной научно-практической конференции Экология, здоровье, спорт (Чита, 2011).

ичный вклад автора состоит в получении и научном обосновании результатов исследования, в разработке индивидуальных моделей прогнозирования успешности прыжка в высоту на основе каскадной нейро-нечеткой сети, создании программы для ЭВМ, реализующих возможность использования кинематических характеристик прыжка в высоту для прогнозирования его успешности, разработке методики совершенствования индивидуальной техники прыжка в высоту на основе применения предложенных моделей.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечены применением комплекса современных адекватных поставленным задачам методов исследования, включающих видеорегистрацию, компьютерную обработку изображений, методы математической статистики (дисперсионный, корреляционный, регрессионный и дискриминантный анализ) и математический аппарат нейро-нечеткой сети, репрезентативными объемами обследованных контингентов, результатами педагогических экспериментов.

Положения, выносимые на защиту:

1. Видеорегистрация прыжков в высоту с измерением кинематических параметров на основе компьютерной обработки изображений и их математическим анализом обеспечивает выделение индивидуального комплекса биомеханических характеристик (линейных, угловых, временных и скоростных), влияющих на успешность прыжка конкретного спортсмена.

2. Имитационная модель двигательных действий прыгуна в высоту, созданная на основе каскадной нейро-нечеткой сети, позволяет прогнозировать успешность прыжка в высоту. Интерактивная компьютерная система прогнозирования успешности прыжка на заданную высоту обеспечивает получение индивидуальных модельных биомеханических характеристик, что содействует управлению технической подготовкой прыгунов в высоту.

3. Методика управления технической подготовкой прыгуна в высоту, построенная на основе разработанного индивидуального моделирования и комплекса упражнений и психологических двигательных установок, позволяет решать задачи совершенствования техники двигательного действия и повышения спортивного результата.

Объем и структура работы. Работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Объем диссертации составляет 139 страниц, включая 16 таблиц и 14 рисунков. Список литературы включает 176 источников, в том числе 34 иностранных.

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.

Рис. 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.	.Б.	71	37	29	5
3.	И.И.	97	53	32	12
4.	.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:

а(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:

а (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.

а 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: л+1 - планка будет преодолена, л-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 (л+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 лидеального прыжка на заданной высоте с конкретными значениями кинематических характеристик.

Управление технической подготовкой прыгунов в высоту с

использованием интерактивной системы прогнозирования

успешности спортивных движений

Управление технической подготовкой прыгунов в высоту с использованием разработанной нами интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка основано на корректирующих воздействиях и осуществляется следующим образом (рис. 5).

Рис. 6Схема применения интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка в управлении технической подготовкой спортсмена

Каждая модель техники прыгуна в высоту строится на совокупности его попыток в соревнованиях и в тренировочном процессе. При этом во внимание берутся как удачные, так и неудачные попытки. Тем самым, стремясь к модельным характеристикам лидеального прыжка на заданную высоту, мы корректируем его собственные движения, соответствующие уровню специальной физической подготовки на данный момент времени. То есть, мы направляем прыгуна к оптимальной технике, которую он показывает в некоторых зарегистрированных попытках, добиваемся большей воспроизводимости успешных прыжков, что ведет к стабилизации движений и повышению спортивного результата.

На основе созданных моделей, учитывающих индивидуальные биомеханические особенности прыжка в высоту, нами разработана методика коррекции техники прыжка в высоту, которая включает в себя:

1) в рамках предсоревновательного мезоцикла: общее количество микроциклов в предсоревновательном мезоцикле - 3; количество тренировок в тренировочном микроцикле - 2-3; оптимальная высота для корректировки и стабилизации техники прыжка в высоту в начале предсоревновательного мезоцикла составляла 80-85% от максимального результата, по мере совершенствования индивидуальной техники этот показатель доводился до 90%; при возникновении отклонений от модельных биомеханических характеристик мы использовали комплексы упражнений и психологические двигательные установки (ПДУ) для исправления ошибок;

2) соревновательный период включает в себя: использование двух мезоциклов по 3 микроцикла каждый: в первом целевой задачей является достижение уровня 90-95% от максимального результата, а во втором - 95-100%; количество технических тренировок в тренировочном микроцикле - 1-2; при возникновении у прыгуна отклонений от модельных биомеханических характеристик мы использовали индивидуальные корректирующие комплексы упражнений и ПДУ.

Так, для коррекции техники прыжка в высоту спортсмена И.К. и достижения индивидуальных биомеханических модельных характеристик нами предложен следующий комплекс тренировочных средств и ПДУ:

а) Разминочный бег - 1 км. Общие разминочные упражнения - 20 мин. Беговые упражнения 8?40 м.

б) Прыжки с ноги на ногу с нарастающей активностью - 4?40 м. ПДУ: Не учащать шаги, сохранять амплитуду движений.

в) Прыжки с ноги на ногу с финальным усилием (несколько шагов и отталкивание вверх) в 3 шага - 5?30 м.

г) Выпрыгивания на баскетбольное кольцо с разбега с постепенным приближением места отталкивания и места начала разбега к кольцу - 8 раз.

д) Бег по разбегу без отталкивания с увеличенной шириной дуги - 5 раз. ПДУ: Держать тело ровнее, меньше наклоняться внутрь дуги.

е) Выталкивания на планку с полного разбега (8-11 беговых шагов) с увеличенной шириной дуги - 5 раз.

ж) Прыжки в высоту флоп с полного разбега (8-11 беговых шагов) - 15 раз (перенести отметку начала разбега на 20 см ближе). ПДУ: Меньше наклоняться внутрь дуги, бежать последние три шага с большей амплитудой, не лезть на планку, тянуться вверх в отталкивании.

з) Бег 2?100 м (80% от максимума). Упражнения на расслабление, гибкость - 10 мин.

В таблице 2 приведены результаты применения разработанной методики управления технической подготовкой на индивидуальном уровне у спортсмена И.К. В конце педагогического эксперимента достоверно изменились все биомеханические характеристики прыжка в высоту, приблизившись к модельным значениям.

Основным критерием технической подготовленности прыгунов в высоту в ходе педагогического эксперимента служило отклонение реальных значений биомеханических показателей от модельных. Для каждого из 6 спортсменов рассчитывался индивидуальный набор линейных, скоростных, угловых, и временных характеристик, по которым и были построены индивидуальные биомеханические модели успешности прыжков в высоту на основе каскадной нейро-нечеткой сети. Для оценки эффективности применения разработанной нами методики управления технической подготовкой на индивидуальном уровне были вычислены отклонения реальных значений биомеханических показателей от модельных в начале и в конце педагогического эксперимента.

В таблице 3 показаны средние значения данных отклонений для каждой группы биомеханических показателей. Как следует из полученных данных, в целом к концу педагогического эксперимента большинство показателей у 6 прыгунов в высоту были максимально приближены к индивидуальным модельным значениям. Количество успешных попыток, составлявшее в исследуемой группе 57% до педагогического эксперимента, достоверно возросло до 82% после педагогического эксперимента (c2=11,69; р<0,001).

Важным являлось изучение динамики соревновательных результатов и достижения в конце педагогического эксперимента максимального спортивного результата и высокой стабильности.

Таблица 2

Сравнительная характеристика биомеханических параметров прыжка в высоту спортсмена И.К. в ходе педагогического эксперимента

№	Характеристики, единицы измерения	Модельные характеристики (высота 2,27 м)	До корректирующих воздействий n=28	После корректирующих воздействий n=12	p
1.	Расстояние места отталкивания до проекции планки, м	0,92	0,810,019	0,910,027	<0,01
2.	Угол наклона туловища к вертикали в момент отталкивания, град.	-4,1	-2,400,511	-4,210,718	<0,05
3.	Угол наклона туловища к вертикали в фазе амортизации наа предпоследней опоре, град.	-3,9	-6,70,321	-3,80,812	<0,01
4.	Скорость на последнем шаге разбега, м/с	6,8	5,80,097	6,80,224	<0,01
5.	Время опоры последнего шага разбега, с	0,15	0,160,002	0,150,003	<0,05
6.	Длина последнего шага разбега, м	1,36	1,470,02	1,330,05	<0,05
7.	Средняя длина 3-х последних шагов, м	1,78	1,640,02	1,770,06	<0,05
8.	Средний темп 3-х последних шагов, шагов/с	4,03	3,880,03	4,050,07	<0,05
9.	Коэффициент мобилизации темпа, отн.ед.	1,405	1,3420,017	1,4080,027	<0,05

Так, у спортсмена И.К. в течение оцениваемого спортивного сезона произошел прирост личного результата на 3 см при высоком уровне стабильности соревновательных результатов. У спортсмена Л.Б. в конце педагогического эксперимента личный результат увеличился на 5 см, также при стабильности результатов. В целом по экспериментальной группе улучшились личные соревновательные результаты у 4 из 6 спортсменов на 3-5 см, что превосходит годовую динамику роста спортивных результатов элитных спортсменов - прыгунов в высоту (В.Ф. Таранов, А.В. Черкашин, 2011). У двух других спортсменов лучшие результаты были повторены в течение сезона, соответствующего времени педагогического эксперимента.

Таблица 3

Изменение технических характеристик у прыгунов в высоту в ходе

педагогического эксперимента (отклонение от модельного значения, в %)

№	Характеристики	До педагогического эксперимента n=6	После педагогического эксперимента n=6	р
		М?	М?
1.	инейные	13,11,8	4,20,6	<0,01
2.	Скоростные	6,31,2	2,10,3	<0,01
3.	Угловые	4,00,9	1,20,2	<0,05
4.	Временные	6,91,0	1,80,3	<0,01

Обобщая результаты настоящего исследования, можно утверждать, что применение разработанной методики управления технической подготовкой прыгуна в высоту на основе имитационного моделирования с использованием каскадной нейро-нечеткой сети позволяет существенно повысить эффективность тренировочного процесса, достичь высокой стабильности и роста спортивного результата.

ВЫВОДЫ

1. Совершенствование системы управления технической подготовкойа прыгунов в высоту в тренировочном процессе должно строиться на основе современных информационных технологий. Применение нейро-нечеткой сети обосновано для прогнозирования результата прыжка в высоту, поскольку эта задача относится к разряду таких, где не представляется возможным учесть все реально имеющиеся условия, от которых зависит результат, а можно лишь выделить приблизительный, нечеткий набор наиболее важных условий. Разработка модельных показателей технической подготовленности прыгунов в высоту позволяет наиболее качественно управлять тренировочным процессом.

2. На основании статистического анализа кинематических параметров в удачных и неудачных попытках доказано, что успешность прыжка в высоту зависит от индивидуального для каждого спортсмена комплекса биомеханических характеристик (линейных, угловых, временных и скоростных).

3. В результате исследования разработана имитационная модель двигательных действий прыгунов в высоту, входными параметрами которой являются индивидуальный комплекс биомеханических характеристик, который анализируется с помощью каскадной нейро-нечеткой сети, в результате чего определяются конкретные (модельные) значения характеристик и их сочетания, обеспечивающие выполнение успешного прыжка в зависимости от планируемого спортивного результата.

4. Для использования созданной модели в целях управления процессом технической подготовки прыгунов в высоту была разработана компьютерная интерактивная система прогнозирования успешности прыжка в высоту по индивидуальным биомеханическим характеристикам конкретных спортсменов, реализуемая с помощью специальной компьютерной программы. Система имеет модульную структуру и включает модуль построения модели, модуль принятия решения, модуль статистического исследования, базу модели, базу данных.

С помощью данной модели, учитывающей индивидуальные биомеханические особенности прыжкового стиля спортсмена, можно детально анализировать все фазы прыжка, совершенствовать технику за счет направленной коррекции отдельных движений звеньев тела, достижения той оптимальной комбинации кинематических параметров, которая обеспечивает достижение наивысшего результата. При обеспечении соответствия реальных показателей техники модельным, появляется авозможность варьировать значения модельных характеристик, так как структура разработанной модели позволяет добиваться одного и того же необходимого итогового результата с различными их сочетаниями. Тем самым, решается проблема коррекции некоторых биомеханических параметров, по каким-либо причинам плохо поддающихся тренировочным воздействиям.

5. Разработана методика управления технической подготовкой прыгуна в высоту, построенная на основе индивидуального моделирования и комплекса упражнений и психологических двигательных установок, которая включает в себя:

1) в предсоревновательном мезоцикле: общее количество микроциклов в предсоревновательном мезоцикле - 3; количество тренировок в тренировочном микроцикле - 2-3; оптимальная высота для корректировки и стабилизации техники прыжка в высоту в начале предсоревновательного мезоцикла составляет 80-85% от максимального результата, по мере совершенствования индивидуальной техники этот показатель доводится до 90%; при возникновении отклонений от модельных биомеханических характеристик используются предложенные нами комплексы упражнений и психологические двигательные установки для исправления ошибок;а

2) в соревновательном периоде: использование двух мезоциклов по 3 микроцикла каждый: в первом целевой задачей является достижение уровня 90-95% от максимального результата, а во втором - 95-100%; количество технических тренировок в тренировочном микроцикле - 1-2; при возникновении у прыгуна отклонений от модельных биомеханических характеристик используются индивидуальные корректирующие комплексы упражнений и психологические двигательные установки.

6. Большинство показателей биомеханических характеристик технической подготовленности у прыгунов в высоту в конце педагогического эксперимента были максимально приближены к индивидуальным модельным значениям. Количество успешных попыток, составлявшее в исследуемой группе спортсменов 57% до педагогического эксперимента, достоверно возросло до 82% после эксперимента (c2=11,69; р<0,001). На индивидуальном уровне в конце педагогического эксперимента достоверно изменились все биомеханические характеристики прыжка в высоту, приближаясь к модельным значениям (при p<0,05).

7. Разработанная методика управления технической подготовкой прыгунов в высоту на основе имитационного моделирования техники спортивных движений с использованием каскадной нейро-нечеткой сети является эффективным инструментом для контроля и управления учебно-тренировочным процессом. Применение интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка в высоту существенно повышает педагогическую эффективность за счет индивидуального подхода, точной биомеханической оценки техники основного двигательного действия и принятия рационального решения по его коррекции.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Для повышения эффективности учебно-тренировочного процесса направленного на коррекцию техники прыжка в высоту мы рекомендуем применять методику управления технической подготовкой спортсменов, основанную на интерактивной системе прогнозирования успешности прыжка включающей:

а) видеорегистрацию прыжка в высоту с применением скоростных цифровых видеокамер;

б) видеообработку изображений с применением адекватных программных средств (например, программа обработки изображений Dartfish);

в) измерение кинематических характеристик прыжка в высоту (скоростно-темповые показатели, угловые и линейные характеристики);

г) применение разработанной программы для ЭВМ, позволяющей построить индивидуальную модель успешного выполнения двигательного действия при осуществлении прыжка в высоту.

2. Разработанная методика коррекции техники прыжка в высоту на основе интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка в высоту включает:

1) в рамках предсоревновательного мезоцикла рекомендуется: общее количество микроциклов в предсоревновательном мезоцикле - 3; количество тренировок в тренировочном микроцикле - 2-3; оптимальная высота для корректировки и стабилизации техники прыжка в высоту в начале предсоревновательного мезоцикла 80-85% от максимального результата, по мере совершенствования индивидуальной техники этот показатель доводится до 90%; при возникновении отклонений от модельных биомеханических характеристик необходимо использовать предложенные нами комплексы упражнений и психологические двигательные установки для исправления ошибок в технике прыжка.а

2) в соревновательном периоде рекомендуется использование двух мезоциклов по 3 микроцикла каждый: в первом целевой задачей является достижение уровня 90-95% от максимального результата, а во втором - 95-100%; количество технических тренировок в тренировочном микроцикле - 1-2; при возникновении у прыгуна отклонений от модельных биомеханических характеристик необходимы индивидуальные корректирующие комплексы упражнений и психологические двигательные установки.

3. Для корректировки биомеханических характеристик прыгунов в высоту мы рекомендуем следующие корректирующие и тренировочные средства и их объемы в тренировочном занятии (ТЗ) и микроцикле (МЦ):

Для линейных характеристик: перенос отметки начала разбега ближе или дальше, прыжки с ноги на ногу 20 м с финальным усилием (несколько шагов и выталкивание вверх) в 3 шага (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), прыжки с ноги на ногу с нарастающей активностью (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз).

Для скоростных: рваный бег 60-100 м (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), начало разбега с места или подбега в несколько шагов, прыжки в высоту с укороченного разбега (ТЗ: 20-25 раз, МЦ: 40-75 раз), прыжки в высоту с увеличенного разбега (ТЗ: 20-25 раз, МЦ: 40-75 раз), бег 30 м через отметки с различным расстоянием между ними (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), прыжки в высоту с полного разбега по отметкам на разбеге (сохраняя амплитуду движений) (ТЗ: 20-25 раз, МЦ: 40-75 раз).

Для угловых: выпрыгивания на баскетбольное кольцо с разбега с различных расстояний места отталкивания (ТЗ: 20-25 раз, МЦ: 40-75 раз), выпрыгивания на планку с полного разбега (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), прыжки в высоту с завышенной опоры 5-10 см (ТЗ: 10-12 раз, МЦ: 20-36 раз), прыжки в высоту с возвышенностью 5-10 см под предпоследней опорой (ТЗ: 10-12 раз, МЦ: 20-36 раз), выпрыгивания на планку с различных разбегов (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), уменьшение или увеличение ширины дуги разбега.

Для временных: прыжки с ноги на ногу по разбегу (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), бег по разбегу (ТЗ: 15-20 раз, МЦ: 30-60 раз), спрыгивания в глубину с высоты 0,5-1,0 м на одну ногу с отскоком (ТЗ: 30-40 отталкиваний, МЦ: 60-120 отталкиваний), выталкивания вверх через барьеры через 1-3 беговых шага (ТЗ: 60-80 отталкиваний, МЦ: 120-240 отталкиваний).

Рекомендуемый объем нагрузки представлен для одного специального упражнения в отдельном тренировочном занятии, при условии, что это средство используется в занятии как основное. При использовании нескольких упражнений в занятии объем уменьшается пропорционально количеству используемых средств.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации

• Krivetskiy I.Y. Modeling the influence of power-speed preparedness of high jumpers on achieving the best results // Scientific Report Series Physical Education and Sport. - 2010. - №14 (1/2010). - P.53-55.
• Кривецкий И.Ю. Множественный регрессионный анализ взаимосвязи результата прыжка в высоту и показателей скоростно-силовой подготовленности // Всероссийский форум "Молодые ученые - 2010": материалы.- М., 2010.- С.47-48.
• Кривецкий И.Ю., Попов Г.И., Безруков Н.С. Моделирование успешности спортивных движений в прыжках в высоту с разбега // Информатика и системы управления. - 2011. - №2 (28). - С.126-132.
• Кривецкий И.Ю., Попов Г.И., Безруков Н.С. Создание индивидуальной модели техники прыжка в высоту на основе каскадной нейро-нечеткой сети с целью оптимизации тренировочного процесса // Российский журнал биомеханики. - 2011. Т.15, №3 (53). - С.71-78.
• Кривецкий И.Ю. Оценка технических параметров прыжка в высоту с разбега с помощью дискриминантного анализа // Экология. Здоровье. Спорт: матер. III Междунар. научно-практ. конф. - Чита: ЗабГУ, 2011. - С.213-214.
• Krivetsky I.Y., Popov G.I., Bezrukov N.S. Optimization the training process of high jumpers with using the individual model of technique of jump based on a cascaded fuzzy neural network // Scientific Report Series Physical Education and Sport. 2011. - №15 (1/2011). - P.31-35.
• Кривецкий И.Ю., Попов Г.И. Методика оптимизации тренировочного процесса прыгунов в высоту с использованием интерактивной системы прогнозирования успешности прыжка // Вестник спортивной науки. - 2011. - №6. - С.3-7.
• Кривецкий И.Ю. Использование современных средств компьютерного моделирования в управлении технической подготовкой прыгунов в высоту // Всероссийский форум "Молодые ученые - 2011": материалы. - М., 2011. - С.50-51.
• Кривецкий И.Ю. Инновационные методы моделирования в управлении технической подготовкой прыгунов в высоту // Научно-методические аспекты подготовки легкоатлетов-многоборцев сборной команды России (методическое пособие). - М.: ВФЛА, 2011. - С.66-71.

     Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]