蘇楊
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鞍馬全旋上肢及胸部肌肉協(xié)同機制的定量描述
——基于多體動力學模型的探索性研究
蘇楊
鞍馬是我國男子體操的傳統(tǒng)優(yōu)勢項目。作為該項目的典型和核心動作,鞍馬全旋(DLC)是規(guī)則中必須完成的“規(guī)定動作”。傳統(tǒng)鞍馬全旋訓練以實現(xiàn)肌肉工作時的協(xié)同效應和“自動化”為目標,不僅訓練周期很長,訓練過程重復枯燥,還存在傷病干擾。本研究旨在實現(xiàn)鞍馬全旋的訓練的“精準化”、“高效化”和“安全化”,首次探索采用多體系統(tǒng)動力學仿真軟件Lifemod對鞍馬全旋進行建模仿真,首先選用Motion Analysis紅外動作捕捉系統(tǒng)采集動作,再導入Lifemod中建構人體模型進行仿真分析,結果表明:鞍馬全旋一周中,肱三頭肌力量峰值居首位;胸大肌和肱二頭肌持續(xù)發(fā)力時間較長;左胸大肌持續(xù)發(fā)力時間明顯長于右胸大??;優(yōu)秀運動員重心和足軌跡投影到水平面的曲線接近圓;鞍馬全旋中,重心和足在水平面的“近似傘狀圓周運動”是“關鍵技術”;在維持該“關鍵技術”的正常發(fā)揮過程中,模型揭示運動員上肢及胸部肌肉的工作機制是:背闊肌是主要的動力來源;胸大肌在進行軀干遠固定的同時,肱二頭肌和肱三頭肌協(xié)同工作起到支撐作用;三角肌起固定肩關節(jié)作用。模型取得了較為滿意的結果,實現(xiàn)了鞍馬全旋上肢和胸部肌肉工作時協(xié)同機制的定量描述,有望為更加精細和有效的訓練提供可定量化的靶向依據(jù)。
鞍馬全旋;多體動力學模型;肌肉協(xié)同機制
鞍馬全旋運動(DLC)是男子體操競技的“王牌動作”,不僅出現(xiàn)在鞍馬項目的比賽中,還出現(xiàn)在自由體操、技巧等平面場地的比賽中,其動作變種正日益廣泛地被應用于各種身體藝術表演之中(如空中瑜伽、鋼管舞、啦啦操等)。查閱1980年代以來的體育科技文獻發(fā)現(xiàn),這樣一個具有高視覺沖擊效果,被廣泛應用的“體操招牌動作”至今尚沒有得到精確的定量描述,其技能學習和訓練的過程依然處于“暗箱摸索”的狀態(tài)。近年來,隨著多體系統(tǒng)動力學理論的不斷發(fā)展,為復雜系統(tǒng)的機構設計、分析,以及優(yōu)化提供了有力支持,也為體育運動技術的研究開辟了新的途徑[1]。通過建立多體動力學模型進行人體動態(tài)模擬方法越來越多地運用于體操、跳水等技術性競技項目的研究和訓練實踐。Sp?gele等(1999) 為了進一步模擬仿真人體跳躍運動建立了人體前臂的多體動力學模型[2]。Wilson 等(2007)為一名優(yōu)秀男跳高運動員量身定做了8環(huán)節(jié)多剛體模型,并計算其中5個關節(jié)處的屈伸力矩[3]。在過去的研究中,也有一小部分涉及鞍馬全旋動作(Baudry et al.2006)[4]。鞍馬全旋運動的穩(wěn)定性對于提高鞍馬整體動作的質量具有決定性意義。由于動作的復雜性,對鞍馬全旋運動研究的文獻相對稀少。Grassi等研究了鞍馬全旋運動中腳踝的軌跡,發(fā)現(xiàn)腳和踝關節(jié)以近圓形方式移動[5]。Fujihara在水平面研究了質心的運動速度變化[6][7]。在對一般運動員和優(yōu)秀運動員鞍馬全旋運動動作的對比研究中,Baudry等發(fā)現(xiàn)足部動作的差異較髖關節(jié)和肩關節(jié)更顯著[8]。之前的研究已經表明,肩、髖關節(jié)和腳踝的運動軌跡影響鞍馬全旋運動運動的穩(wěn)定性[5-9]。
完成任何一個體操動作都不是一次簡單的肌肉作功,需要許多骨骼肌的參與和協(xié)調。根據(jù)動作的要求,在時間上不同的時段由多組肌肉群收縮與放松交替轉換,發(fā)力時間長短相接,按照時間上的排列順序由多組肌肉群協(xié)調傳遞持續(xù)作功完成的。控制某些肌肉的最大力量輸出的時機,同時保持其他肌群肌力的持續(xù)輸出是至關重要的。因此,運動員需要了解肌肉收縮和協(xié)調的機制。雖然計算機建模和仿真已廣泛應用于人體肌肉力量和運動的研究[10],但鞍馬鞍馬全旋運動運動研究采用的實驗方法仍主要局限于運動學。劉延柱從經典力學觀點出發(fā),建立人體的理想化多剛體模型分析鞍馬上的直體全旋及托馬斯全旋的運動規(guī)律[11]。以上人體運動的多體系統(tǒng)動力學的建模研究,其人體模型動力控制和計算只能量化到關節(jié)力矩,達不到肌肉力量層面,且從運動生物力學的角度對鞍馬全旋動作的肌肉工作機制進行定量解釋鮮有公開報道。本研究以多體動力學數(shù)字仿真軟件Lifemod為平臺直觀建立鞍馬全旋動作的人體骨骼肌肉模型,不僅可以更深入、更經濟、更準確地把握鞍馬全旋動作中動力學的問題,而且可以獲取肌肉力量等以往任何其他模型所達不到的層次。
本研究屬于“新方法應用的可行性及其應用后指導實踐的價值潛力的探索性研究”,故不能進行大樣本的測試。以一名江蘇省體操隊現(xiàn)役運動健將為測試對象,訓練年限16y,年齡20y,身高162cm,體重57kg。
首先使用美國Motion Analysis紅外動作捕捉系統(tǒng)硬件設備和相應的軟件workstation 5.0進行運動動作資料采集;其次使用多體動力學數(shù)字仿真軟件Lifemod建構人體模型。Lifemod是目前國內外較為先進的針對人體運動建模仿真的軟件是多體動力學數(shù)字仿真軟件,在 MSC.ADAMS (機械系統(tǒng)動力學仿真分析軟件)基礎上進行的二次開發(fā),可以對人體運動進行精確的多體動力學特征建模。
本研究流程主要是:
3.1為硬體校正:靜態(tài)校正(定義空間坐標系統(tǒng))、動態(tài)校正(定義攝影機在空間坐標的位置);
3.2為受試者貼上反光球,見圖1;
3.3計算機仿真模擬,見圖2,仿真流程如下:
第一步:利用Lifemod的功能,將受試者基本參數(shù)輸入構建人體模型;
第二步:創(chuàng)建運動引導點并導入運動捕捉的數(shù)據(jù)(motion capture data);
第三步:進行平衡分析,使仿真分析過程中運動引導點固定能夠在初始位置上;
圖1 lifemod中反光球(marker點)位置圖
第四步:進行反向動力學分析,模型在運動引導點的控制下運動,運動引導點的運動是動作捕捉數(shù)據(jù)或者用戶輸入的曲線數(shù)據(jù)。關節(jié)會先記錄下模型在運動引導點的控制下運動時關節(jié)角度的變化情況 (或者肌肉的長度變化過程被記錄下來);
第五步:進行正向動力學分析,肌肉按照記錄下的肌肉長度變化過程作為主動激勵角色去驅動運動,使模型再次執(zhí)行該動作;
第六步:模擬結束后將運動員在做鞍馬全旋運動中的運動學參數(shù)和動力學參數(shù)用圖表的形式展示。
圖2 lifemod模擬仿真流程圖
4.1重心位置變化分析
圖3 lifemod模型仿真重心位置在各方向的變化圖
圖3是人體模型進行仿真后重心位置在各方向的變化曲線圖,X方向為人體矢狀軸方向,Y方向為人體冠狀軸方向,Z方向為人體垂直軸方向。由此可計算重心軌跡在各方向上的投影直徑,見表1。
表1 重心軌跡投影在各方向的投影直徑(m)
4.2足位置變化分析
圖4是人體模型進行仿真后重心位置在各方向的變化曲線圖,X方向為人體矢狀軸方向,Y方向為人體冠狀軸方向,Z方向為人體垂直軸方向。由此可計算重心軌跡在各方向上的投影直徑,見表2。
圖4 lifemod模型仿真足位置在各方向的變化圖
冠狀軸方向矢狀軸方向垂直軸方向Lifemod模型1.91.820.17
綜合比較表1,表2可見:無論是重心軌跡還是足軌跡,其在冠狀軸方向和矢狀軸方向的投影直徑均差距較小。說明重心和足在水平面基本作圓周運動,驗證了劉延柱老師描述的鞍馬全旋的理想運動[5]。進一步證明了在鞍馬全旋中重心和足軌跡投影到水平面的曲線越接近圓,動作技術水平越高,這是影響動作好壞的重要因素。
4.3各骨骼肌肌張力總體趨勢分析
圖5 lifemod模型仿真鞍馬全旋一周左側骨骼肌肌張力圖
圖6 lifemod模型仿真鞍馬全旋一周右側骨骼肌肌張力圖
圖5是模型在鞍馬全旋一周后所得左側骨骼肌肌張力變化曲線圖。圖6是模型在鞍馬全旋一周后所得右側骨骼肌肌張力變化曲線圖。圖中4條藍色豎線分別表示鞍馬全旋動作一周的4個階段的時間分界點(雙臂正撐階段-單臂支撐階段-雙臂反撐階段-單臂支撐階段)。由圖5可見,左側肌張力峰值由大到?。弘湃^肌>背闊肌>胸大肌>三角肌>肱二頭肌。由圖6可見,右側肌張力峰值由大到?。弘湃^肌>背闊肌>三角肌(胸大肌)>肱二頭肌。
對比兩圖看出:模型左右肌肉力量對比的趨勢基本一致。其中:
4.3.1左肱三頭肌力量最大峰達405.6N,右肱三頭肌力量最大峰達382.2N。左右肱三頭肌力量峰值均居同側骨骼肌力量的首位;
4.3.2胸大肌和肱二頭肌持續(xù)發(fā)力時間較長。左肱二頭肌發(fā)力時間為0.32s,右肱二頭肌發(fā)力時間為0.53s;左胸大肌發(fā)力時間為0.49 s,右胸大肌發(fā)力時間為0.29 s;
4.3.3左胸大肌持續(xù)發(fā)力時間明顯長于右胸大??;
4.3.4左右三角肌發(fā)力趨勢基本一致, T1階段左三角肌的三個頭強烈收縮,其肌肉力量輸出百分比達到峰值,主要起到固定肩關節(jié)的作用,隨后逐漸減弱,到T4階段又逐漸增大,為下一循環(huán)做好準備。
4.3.5右背闊和肱三頭肌在T1、T4階段明顯有發(fā)力潛伏期,為進入下一循環(huán)的加速階段作準備。
從兩圖中可見鞍馬全旋一周4個階段中骨骼肌發(fā)力情況:T1階段雙手支撐階段,主要是肱三頭肌、背闊肌、三角肌發(fā)力;T2階段左臂支撐階段,左胸大肌、右背闊肌、右胸大肌發(fā)力;T3階段雙手反撐階段,左右胸大肌及左右肱二頭肌持續(xù)發(fā)力,同時右肱三再次發(fā)力;T4階段右臂支撐階段,與第1階段類似,肱三頭肌、背闊肌、三角肌再次發(fā)力。
圖7 鞍馬全旋動作協(xié)同工作定量描述示意圖
本研究探索建立鞍馬全旋運動的Lifemod多體動力學粘彈性體模型,重點探究各運動階段的主要肌肉群的特點,并確定其協(xié)同工作機制,這是多剛體模型所達不到的。在Lifemod模型中,肱三頭肌和肱二頭肌,背闊肌與胸大肌在鞍馬全旋運動運動周期中顯示拮抗模式。肱三頭肌的肌力峰值為所有測試肌肉中輸出最高的。胸大肌和肱二頭肌力量輸出較為平緩,但時間較長。這些結果進一步幫助運動員認識運動規(guī)律,并提供肌肉力量訓練的具體指導,見圖7。
在雙臂正撐階段(T1),左臂推,而左肩保持在伸的位置,內旋外展。與此同時,右肩關節(jié)內收外旋,并且向下曲推鞍馬。肱三頭肌、背闊肌和三角肌肌力輸出達到第一個峰值。背闊肌積極收縮提供鞍馬全旋運動的動力,同時,肱三頭肌及肱二頭肌協(xié)同工作起支撐作用,三角肌發(fā)力以穩(wěn)定肩關節(jié)。
在左臂單撐階段(T2),左肩關節(jié)外展內旋,而右肩關節(jié)內收積極抓環(huán),以防止由于慣性影響做離心運動。同時胸大肌在整個階段持續(xù)收縮。
在雙臂反撐階段(T3),右肩關節(jié)內旋并保持外展,左手及時推馬。該模型顯示,雙側的胸大肌和肱二頭肌呈持續(xù)發(fā)力狀態(tài),右肱三頭肌和肱二頭肌再次協(xié)同工作。
在右臂單撐階段(T4),右臂外展內旋,而左肩關節(jié)內收抓環(huán)。該模擬結果表明,肱三頭肌、背闊肌和三角肌肌力輸出達到第二個峰值。
總之,結合模型可初步推測:背闊肌在鞍馬全旋動作的轉動過程中是主要的動力來源;胸大肌在進行胸部遠固定的同時,肱二頭肌和肱三頭肌協(xié)同工作起到支撐作用;三角肌起固定肩關節(jié)作用。
針對該項目不同肌群的工作特點可加強不同類型的肌肉訓練,以更加有效的提高肌肉力量和運動能力。國內外已有的研究表明,短期和長期的振動訓練可以提高關節(jié)肌肉最大力量、快速力量和運動能力[12-14]。常規(guī)力量訓練中附加全身的振動刺激將更能有效地提高鞍馬全旋運動中肱三頭肌、背闊肌等的快速力量,并且能夠使屈伸肌群的快慢速肌力得到同時協(xié)調的發(fā)展。除傳統(tǒng)的杠鈴力量訓練法,電刺激力量訓練法及等速訓練是提高鞍馬全旋運動中肱二頭肌、胸大肌等肌肉耐力力量的一種高效手段。
綜上所述,本研究在兩個方面取得了初步的成果。
6.1方法學方面
首次運用“多體動力學粘彈性體模型”對鞍馬全旋技術動作進行了仿真研究,實現(xiàn)了對運動員上肢和胸部肌肉協(xié)同機制的定量描述,拓展了該方法的應用領域;研究表明:Lifemod軟件用于鞍馬全旋動作及其肌肉工作仿真是可行的,模型具備了“普適性”的一般要求;但由于本研究尚屬“孤例”,若能進一步調節(jié)肌肉的有關參數(shù)和關節(jié)的動態(tài)精度,對比優(yōu)秀運動員和一般運動員,將對模型的進一步優(yōu)化和“解釋力”的進一步提升有所裨益。
6.2運用前景方面
6.2.1本研究初步探索了鞍馬全旋上肢和胸部肌肉協(xié)同機制,為制定提升該項目穩(wěn)定性的上肢和胸部肌肉訓練計劃提供了理論支撐,同時有助于運動員深入了解鞍馬全旋運動的運動學習與控制的規(guī)律;
6.2.2本研究的結果為創(chuàng)編類似的“支撐性立體化全身動作”提供了參照,并有望運用計算機模擬技術實現(xiàn)動作設計、動作診斷和動作改進的數(shù)字化;
6.2.3利用本研究的結果,可以針對運動員上肢及胸部肌肉工作時的“協(xié)同性缺失”現(xiàn)象,設計“過渡性輔助練習”,幫助運動員建立“肌肉協(xié)同工作”的感知覺,提高訓練效率;
6.2.4運動生物力學的一個重要任務是精確地測量運動技術中的“人體關節(jié)反力”,目前大部分動力學方面的研究僅限于利用測力臺來測量地面反作用力,Fujihara設計了測試鞍馬全旋運動中馬環(huán)與手接觸的反作用力儀器[7],本研究可進一步通過模型計算鞍馬全旋運動過程中腕關節(jié)的關節(jié)反力,對關節(jié)動力學深入研究。這對于鞍馬全旋運動等支撐項目的專項動作技術訓練具有重要的意義。
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江蘇省科技廳“江蘇省體操運動員科技攻關的運動生物力學研究”(項目編號:BE2008687)。
蘇楊(1981-),女,漢族,江蘇常州人,碩士研究生,研究方向:體育工程、體育統(tǒng)計,講師,南京體育學院運動健康科學系。
10.16730/j.cnki.61-1019/g8.2016.01.055