打球时如何降低手臂受伤的风险


   打羽毛球手臂最易于受伤的部位为肩关节、肘关节和腕关节。一般而言造成上述部位受伤的原因主要因为击球姿势的不正确和对所用器材的不当选择。注意以下五个部分会对你有一定的帮助。

  1.降低羽弦的张力(紧度):较松的球弦,可以提供更大的线床效应,能击出速度更快、威力更大的球,同时传递的震动较少。

  2.选择甜区更大的拍形:所谓甜区,就是球拍面的最佳击球区。当击球点在甜区时能给你足够的击球威力、控球性、震动感很小,你会觉得很舒适。球拍的甜区较大,击球时较不容易打到非甜区,所以震动的机会较少,受伤的机会也就较少。

  3.检查拍柄的大小:如果球拍的握把太小,当球没有打到甜区时,球拍的扭力就较大,对手臂的伤害就越大。握把太大则手掌抓不牢球拍,容易疲劳。合适的大小应该是,正手握拍时无名指和大鱼肌之间有约一个5-8mm的空隙。

  4.检查球拍的硬度:拍杆硬度大的球拍,要求球员在击球时发出更大的力度,从而使手臂更容易疲劳也就更易于受伤。拍杆硬度小的球拍,球员不需要太多的力量就能击出更有威力的球,降低了手臂的疲劳可能。目前的羽拍拍杆的平均硬度已比前几年大为降低了。当然较软的拍杆,对球的方向控制性是要差一点的。

  5.注意击球的姿势是否正确:击球姿势的不正确是造成受伤的重要原因。如:击球点过低、过后、击球时侧身不够、甩动大臂击球等等。多请教你身边的高手,纠正你的错误。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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