如何产生手腕暴发力(转)


很多人困扰于高远球打不深远, 扣杀无力, 反手回不到后场等问题. 并将此归咎于腕力不够. 我认为绝大多数是不会用腕力或不知其中的诀窍.

下面是产生手腕暴发力的简单步骤:

一. 引拍, 拍头后仰, 手心向上;

二. 用拍柄底部向球方向猛击, 导致手臂突然伸直. 此时手臂运动的突停使拍头自然向前高速甩出. 此时小臂内旋有控制拍子在惯性运动中的方向的作用.

这就是为什么教材中总强调打高远球手臂要伸直, 在头顶上方.  当然这也说明为什么有些腕力明显大很多的男生杀球或打后场不如技术好的女生.

(玄铁重剑:)

*手臂急停是为了在瞬间产生加速度让拍头在短时间内达到最高速,同时也是为了对击球方向的控制。

*小臂内外旋对发力是很重要的,如果觉得手腕僵硬而不利于发力,那多半是挥拍急停的协调性不够好,跟小臂旋转发力击球没有矛盾,说明白点就是只顾用力没有放松。

*现在的平抽快打技术一方面越来越强调减少手臂挥拍幅度,另一方面却要求增加手腕爆发力.伸直手臂发力是为了更多地借到腰、肩、上臂的力量,使击球力量更大,但到短兵相接的时候,就需要在各个方位不同姿势下都能发力了,这时候的发力就只能依靠小臂手腕手指的力量。

*小臂力和腕力其实概念应该是一致的,因为手腕的活动就是通过小臂肌肉的牵动产生的。一般人都知道手腕屈、伸发力这两个方向,却不知道外旋、内旋也是手腕发力的两个方向。

如果说手臂急停容易使力量聚集而伤到手臂,那就要多练手臂的力量了。

(  flax :)

    手腕僵硬与握拍太紧有关,一般不是由内旋造成的。但有些人为了手臂内旋而将拍握得过紧,这仍然是握拍的错而不是内旋的错。

    人的大臂、小臂的挥动,是不可能达到很大的速度的(击球取决于球拍的速度,而不是力量)。但大臂和小臂(尤其是小臂)再加上球拍,在挥动中是可以有较大动量的(准确地说,应该是包含动量和角动量)。但击球时这个动量只交换了一部分,因为还有大量的动量还在手臂上(质量*速度;转动惯量*角速度),由于拍头的速度不大,因此击球无力。

    怎样才能使拍头获得较大的速度呢?这要在击球前最后一瞬间,将手臂的动量转移到球拍上。好在人的手腕有较大的活动自由度,(注:手腕主动发力所产生的角速度是不大的,但手腕在甩动时却是可以获得较大的角速度的),这也就是打球体会深的人所说的“打球不是掰手腕,而是甩手腕”。那么手腕是怎样甩起来的呢?不妨体会一下模拟情况:

    拿一条湿毛巾,如果你把它向目标横扫出去,毛巾末端的速度不会太大,抽到人也不会太疼;但如果你把毛巾快速朝目标拖动,然后将手突然停下(或反向拉回),这时毛巾便形成一个波浪形往前冲去,当波浪冲到毛巾的末端,可听到“啪”的一声响,毛巾末端的速度非常大,如果抽到人,会很疼的。
    这就是为什么先把拍头后仰,拍柄向球的方向挥出(前半段运动相当于把毛巾朝目标拖动),当手臂挥到基本伸直时,放松的手腕会使球拍完成一个快速翻动(这个过程,即便暂不考虑腰褪的作用,仅由肩、肘、腕以及手掌与拍柄之间的虚位,相当于一个“多节棍”,可以和那条毛巾相比),球拍的快速翻动相当于波浪冲到毛巾末端时的情况,拍头可以获得很大的速度。

    因球拍和小臂还是有一点角度的,如果在此同时,手臂施加内旋,内旋也给拍头产生了一定的速度,这个速度和球拍快速翻动的速度叠加,能达到更高的速度。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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