胸大肌的训练

摘要:

胸大肌的锻炼方法,不过我可没试过:)

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  胸大肌的锻炼,用卧推和飞鸟或是架子上那个叫做蝴蝶机的,随便选择其中两个。不要只练其中一种,容易厌倦,而且因为经常单一姿势而达不到锻炼强度。

  热身--- 一定要热身。这个热身不是指蹦蹦跳跳或者做伸展动作,而是用轻重量做同样动作。次数也是十几个,但要给肌肉一定的刺激,做3组左右,能感到肌肉有点紧张就可以了。

  重量训练,以卧推为例---如果你的极限重量是50公斤(这是指只能推一到两次的重量)那么,你从35公斤开始(70%),第一组推满12个,然后第二组加重量到40(80%),尽力推,第三组加到45(90%),尽力推。第四组加到极限,尽力完成一到两个(必须有保护),然后在减重量到35,完成两组到三组。

  辅助动作--可以用飞鸟做为卧推的辅助动作来锻炼,重量掌握好,练4组左右即可。

  热身和重量训练中间不用间隔,热身和辅助动作间间隔5~10分钟。 每组之间间隔时间3分钟左右。 如果你按照我的方法还不能让肌肉感到发热和饱满,那 I服了you,就没治了。反正我用这个方法让我的胸围在两个月中增加了10厘米。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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