关于骑车

要想发挥出身体潜能,就不能三天打鱼,两天晒网。这是个永久性的承诺 ―― 是一种热情。想要变好需要每天都按计划生活,呼吸,吃饭,睡觉及练习。

承诺越大,生命就会越集中在训练的三项基本要素上 ―― 吃饭,睡觉及高强度训练。吃东西可以为训练补充体力,也可以补充消耗掉的能量和营养储备从而加速恢复。 睡眠及高强度训练的协同作用能够提高身体素质:它们都能引起从脑垂体腺分泌生长激素。生长激素能加度恢复,再造肌肉,并且分解脂肪。

我们每个人最终都必须面对并搞清楚哪些是“想要做”的事,而哪些是“不得不做”的。工作,家庭以及其他责任不能因为运动而被遗弃。实际上,我们必须适当控制骑车的热情;否则用不了多久我们就会疏远所有那些不象我们同样狂热的人,并退化成不近人情的怪人。

为了改善身体素质和成绩能做些什么呢?第一个事情是在生活中做点小的改变。平衡可能很难获得,但是日常活动中朝着骑得更好的方向改变百分之十并不会花费多少时间,却能带来显著的改进。比如每晚提早30 分钟睡觉的承诺如何,这样就能获得更多的休息?另一项能带来健康饮食习惯的小改变是:能否每天少吃百分之十的垃圾食品,而代之以真正的食物呢?吃进嘴里的东西就是未来六个月里身体用来重造和替换每个肌肉细胞的原料。你希望你的肌肉是由炸薯片,奶油卷和爆米花组成的吗?或者是由水果,蔬菜和瘦肉所制成的呢?所有这些你能改变吗?

不管你从多大年纪开始这项运动,也不管如何来燃烧你的欲望,最重要的是你要把运动生涯中的辉煌看做一段旅程,而不是终点。我们永远不会达到让自己完全满意的运动能力和状态,这就是高度积极的人的天性。所以靠过度的自我强迫训练来达到比赛能力的涅槃 ―― 然后就可功成身退 ―― 完全是个幻想。一但认识到这些并有了一个长期的训练目标,那么被过度训练,力竭和生病所压垮的可能性就小多了,就能更持久地坚持训练从而获得更好的能力。而且如果不可避免地发生暂时性的能力退步的话,精神压力和挫折感也会小一些。

书或其他任何人都不能帮助自己去选择梦想,或变得更投入。只有靠自己去做到。无论怎样,失去了热情和使命感,将永远是泛泛之辈。


训练三要素:训练时间,频率,训练负荷

频率需要根据自己的身体素质,一般是一周3-4次,遵循少到多的原则




对训练的更好概括是“训练负荷”。训练负荷无法象频率和持续时间一样量化。解决这个问题的一个方法是,在每次训练科目结束后为其设定一个平均努力程度,用数值1-10来分级,1表示非常容易,10表示竭尽全力。再把训练强度也如此量化,把努力程度乘以每个训练项目的持续时间(分钟数)再乘以训练强度,训练负荷就被充分量化了。

举个例子,骑了60分钟,包括从热身,到数个高强度的重复爬坡,以及冷却身体。假定你为这个训练科目设定的平均努力程度为7,训练强度是7,那么训练负荷就可表示为7*420(7*7×60)。
为了测定每周的训练负荷,其中包括多次训练,我们只需将每天的训练负荷相加即可。通过比较某段时间内每周的训练负荷,就可以了解训练压力对身体的改变


过载训练的目的是为了引导身体产生积极的改变,以便能更好地适应比赛时的身体压力。为了给身体压力,就必须施加目前身体素质状态不适应的训练负荷。这样的负荷会引起疲劳,疲劳恢复后,最终将达到一个更高的身体素质水平。
顶级的运动能力,是多年来周密计划的过载训练经身体适应后的累积结果。这种最优化的训练反复对运动员施加定量的压力。如果训练负荷定量正确,略大于身体所习惯的级别,身体的适应性将发挥作用并使身体素质稳步提高。
需要强调的是:过载发生在训练中,而适应发生在休息时。身体素质的潜能,乍一看是由训练产生的,但实际上是在训练后的休息阶段实现的。如果老是缩短休息时间,那么,身体将无法继续进步,从而导致身体素质的损失。这就是“训练过度”。运动员犯的最大错误,就是忽视身体对休息的需要。我门要知道何时该放弃训练,早早休息,何时该降低训练量。


如果在一段时期内训练负荷降低,身体便会自适应并降到较低的身体素质水平。不过一旦达到了一个理想的身体素质状态,便可通过不太频繁,但有规律的,仔细规定的训练压力来维持,在高难度训练之间可以有较长的恢复期

### Python 自行车运动模拟代码示例 为了展示如何使用Python进行自行车运动的模拟,下面是一个简单的例子。此示例基于非线性运动方程模型[^1],通过数值方法求解微分方程组来预测自行车的行为。 #### 导入必要的库 ```python import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 定义物理参数和初始条件 ```python # 物理常量 (单位制:米, 秒) g = 9.81 # 重力加速度 m/s² m_bike = 10 # 单位质量 kg Ixx = 2 # 转动惯量关于X轴 kg·m² phi_0 = 0.0 # 初始倾角 radian d_phi_dt_0 = 0.0 # 倾斜角度变化率初值 radian/second theta_0 = 0.0 # 手把转角初值 radian d_theta_dt_0 = 0.0 # 手把转动速率初值 radian/second v_x = 5 # 行驶速度 m/s ``` #### 设置状态变量及其导数表达式 ```python def bike_dynamics(state, t): phi, d_phi_dt, theta, d_theta_dt = state # 这里简化了实际复杂的力学关系 dd_phi_dt = (-g * np.sin(phi)) / v_x ** 2 dd_theta_dt = Ixx * d_theta_dt - g * np.cos(theta) return [d_phi_dt, dd_phi_dt, d_theta_dt, dd_theta_dt] ``` #### 时间范围设定以及调用ODE积分器 ```python time_span = np.linspace(0, 10, num=500) # 模拟时间跨度为10秒 initial_conditions = [phi_0, d_phi_dt_0, theta_0, d_theta_dt_0] solution = odeint(bike_dynamics, initial_conditions, time_span) phases, _, thetas, _ = solution.T ``` #### 可视化结果 ```python plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(time_span, phases*180/np.pi, label='Lean Angle') plt.title('Bicycle Lean Dynamics Over Time') plt.xlabel('Time(s)') plt.ylabel('Angle(degrees)') plt.legend() plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(time_span, thetas*180/np.pi, color="orange",label='Steering Angle') plt.title('Handlebar Turn Dynamics Over Time') plt.xlabel('Time(s)') plt.ylabel('Angle(degrees)') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() ``` 这段程序展示了如何构建一个基本框架来进行自行车稳定性的仿真研究。它考虑到了倾斜角(`phi`)和转向角(`theta`)的变化情况,并利用`odeint()`函数解决了相应的二阶微分方程。最后绘制出了随时间演变的角度曲线图。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值