MyFit项目中的力量训练算法优化：从Brzycki公式到Berger公式

MyFit项目中的力量训练算法优化：从Brzycki公式到Berger公式

背景介绍

在健身追踪应用MyFit的开发过程中，力量训练模块的算法优化是一个关键挑战。项目维护者WhyAsh5114发现当前使用的Brzycki公式在某些边缘情况下会产生不合理的训练进度建议，特别是在最后一组训练次数上出现异常值。这促使团队重新评估力量训练算法的理论基础和实现方式。

Brzycki公式的局限性

Brzycki公式是健身领域广泛使用的1RM（单次最大重量）预测公式，其基本形式为：

1RM = 重量 × (36 / (37 - 重复次数))

虽然这个公式在中等重复次数范围内表现良好，但它存在几个明显缺陷：

1. 当重复次数接近37次时会出现除以零的错误
2. 在高重复次数范围（>25次）预测不准确
3. 在极端情况下会产生反直觉的训练建议

Berger公式的优势

经过深入讨论，团队决定采用改进后的Berger公式作为替代方案。这个公式具有以下优点：

1. 在整个重复次数范围内（包括高次数）都能提供准确预测
2. 数学上可逆，保证了计算的一致性
3. 更好地拟合实际训练数据

Berger公式的数学表达式为：

M₂ = F × M₁ × e^(131×(r₁ - r₂ + R₁ - R₂)/5000) - 0.0434698 × F × e^(131×(r₁ - r₂ + R₁ - R₂)/5000) + 0.0434698

算法实现策略

在具体实现上，团队制定了以下策略来处理训练进度计算：

1. 基础计算流程：

   • 首先假设重量不变，计算新的重复次数
   • 如果新次数超过目标最大值，则增加重量并重新计算次数
   • 如果次数低于最小值阈值，则保持原重量但允许超过最大目标次数

2. 渐进式超负荷处理：

   • 采用基于组间次数下降的模式识别算法
   • 通过历史数据计算平均下降幅度
   • 优先增加下降幅度异常的组的次数

3. 多重保障机制：

   • 设置最小次数阈值防止不合理建议
   • 允许临时突破最大次数限制以避免负值
   • 采用累积强度增长模型处理大重量递增情况

技术实现细节

项目采用了一种创新的组间次数下降分析算法来优化训练建议：

1. 收集并分析历史训练数据中的组间次数下降模式
2. 计算当前训练与平均模式的差异
3. 根据差异程度确定各组增加次数的优先级
4. 按照优先级顺序增加次数，直到达到预期的超负荷百分比

对于重量调整，算法会：

• 在固定重量训练中统一调整所有组的重量
• 在可变重量训练中允许各组独立调整
• 确保调整后的次数落在目标范围内

未来优化方向

虽然当前方案已显著改进，团队仍规划了以下优化方向：

1. 引入更多重量调整策略选项（基于最高次数、平均次数等）
2. 完善基于训练表现的训练量自动调节机制
3. 开发更智能的组数增加算法
4. 优化特殊训练场景（如力竭组、退行组）的处理逻辑

结语

MyFit项目通过这次算法升级，不仅解决了原有公式的技术缺陷，还建立了一个更加健壮、灵活的力量训练进度计算框架。这种基于科学公式与智能算法相结合的方法，为用户提供了更准确、个性化的训练建议，体现了项目在健身科技领域的创新精神。

这次改进也为后续的功能扩展奠定了坚实基础，使MyFit在智能健身指导方面保持技术领先地位。项目团队将继续优化算法，为用户带来更专业、更科学的健身体验。