基于速度视域的力量训练

2020-11-04

文体用品与科技 2020年20期

（江苏省常州体育运动学校江苏常州 213022）

1、前言

运动表现的本质是人体通过肌肉收缩发力克服自身或外界阻力，维持或改变身体姿态或运动状态的能力。力量训练就是通过运动刺激引起肌肉横截面积和神经肌肉收缩能力的变化。根据牛顿第二定律和动量定理，当阻力和时间一定时，力量的强弱直接决定了动作速度的快慢。反之，动作速度的快慢也能反映出力量的强弱，以最大的努力来移动负荷的意图和实际的移动速度都是驱动和优化适应所需的重要刺激，线性位置传感器可以帮助教练员和运动员实现训练目标，通过将已建立的阻力训练变量与特定运动速度相匹配，教练员可以优化阻力训练强度，客观地识别神经肌肉疲劳的发生。基于速度的力量训练允许更快的速度，并避免额外的不必要的机械应力，保持类似的力和功率输出。基于速度的力量训练凭借其独特的优势，在一些运动项目训练中的应用已经取得了积极的效果。因此基于速度的力量训练被广大教练员、运动员和科研人员所关注。

2、传统力量训练方法的局限

传统力量训练方法在实际设置中存在多个缺点。运动员在进行的1RM的直接评估可能存在受伤的风险。实际的1RM在仅进行了几次训练后就可以快速变化，尤其是对于新手运动员，并且获得的值通常不是运动员的真实最大值。此外，还涉及正常的生理变异性，训练相关的疲劳或生活方式因素（如睡眠，压力和营养）引起的日常准备状态变化，在训练计划开始之前估算的1RM不会考虑到这一点。同时，1RM的变化可能无法反映负荷—速度连续体发生的全部变化。这些波动已被证明是在之前测试的1RM之上和下方高达18%，相当于36%的总方差。

3、基于速度的力量训练的方法原理

基于速度的力量训练是使用速度作为反馈工具来监控每天的力量训练，训练者依据速度来决定力量训练的最佳负重，而不去考虑1RM来决定负重。其训练方法的原理是：通过测量负荷移动的速度来实现监控力量训练。如果移动过快或过慢，则达不到提高该训练目的，此时就需要及时调整负重。目前被应用于动作速度测试的技术主要有两种。一种是线性位移传感器（LPT），原理是通过测量测试线的位移和时间推算出速度，虽精确度高但造价昂贵。另一种是惯性传感器（IMS），原理是通过测量加速度和时间推算出速度，具有体积小巧且便携性好的优点，但其测试的准确性还未被充分证实。有研究表明惯性传感器在深蹲、卧推等低速、小范围动作速度测试中具有良好的效度。市场上在售的设备包括澳大利亚的GymAware(线性位置传感器)和加拿大的PUSH Band(加速计)。此外，一种名为“FLEX”的高精度激光光学器件也进入了市场。

VBT的优点是它能够为运动员建立速度-负荷的训练原则、预测和监控运动员最大力量的变化、描述训练负荷以及在特定训练中提供实时的运动表现反馈等。当肌肉性能发生异常波动时，VBT能够提高训练的特异性，以及提供即时反馈以提高运动员训练动机和运动表现，能够准确、客观地确定阻力训练的强度和速度。此外，VBT在预测1RM、确定最小速度阈值等方面具有优势。多雷尔的研究探讨了PBT对最大力量和垂直纵跳进行对照试验，结果显示VBT小组与PBT（Percentage Based Training，基于百分比的训练，又称传统力量训练）组相比，相同训练效果下VBT组训练总量显著减少，这对阻力训练期间的疲劳管理有潜在的积极意义。还有研究指出，力量训练中动作平均速度的下降表明神经肌肉疲劳的产生，可看作是运动疲劳的 “风向标”。

4、VBT 中的“速度”因素

（1）平均同心速度。是整个同心阶段的平均速度。此指标用于典型的基于强度的练习，如背部蹲下、举重等。由于基于强度的练习包括加速和减速阶段，因此应使用平均同心速度度量；

（2）峰值同心速度。是练习同心阶段的峰值速度，通常每 5毫秒计算一次。此指标用于基于弹道—功率的练习，如高翻、跳跃蹲下等。峰值同心速度更合适于短时爆发性训练；

（3）平均推进速度。根据Gonzalez-Badillo的定义：同心阶段，其中测量的加速度大于重力导致的加速度部分。

Izquierdo的研究表明，平均同心速度的测量方法具有非常的稳定性，而且杠铃平均速度与1RM的百分比有着高度的相关性。由于负荷和速度有高度的负相关关系，因此，可以用线性回归的统计方法预测出运动员的最大肌力。Jidovtseff等人也在基本的非弹道力量训练运动（例如，卧推或深蹲）中测量速度时，建议测量平均同心速度而不是峰值同心速度。王泽众等人研究报道：对于高拉这类奥林匹克举重衍生动作，不管是平均速度还是峰值速度，惯性传感器与线性位移传感器两种设备测试结果间存在系统偏差，在训练实践中不能替换使用或相互比较。

表1 不同强度的训练对应速度

5、负荷与速度的对应关系

研究表明，负荷与速度之间的关系非常密切，它们的关系可以通过简单的线性回归来描述，该线性回归会产生直线的斜率和截距。这种关系的强度可以用相关系数（r），确定系数（R2）或估算的标准误（SE）来评估预测准确性。所有这些统计信息都可以通过常见的电子表格软件程序轻松计算。了解负荷-速度曲线，最小速度阈值（MVT）和运动—负荷曲线对于应用基于速度的力量训练至关重要。Sánchez-Medina L报告说，在职业橄榄球和足球领域的工作表明线性回归也非常适合负荷—速度曲线，可以确认的是，测试的数据点越多，通过回归分析得出的预测关系就越强。并建议使用4-6种不同的负荷强度，范围从1RM的30%-85%（或估计/预测的1RM），在比较一段时间内的负荷—速度曲线时，从业人员应尝试保持相同或相似的测试方案，以最大程度地提高估计的可靠性。

6、VBT的重要作用

6.1、刺激神经肌肉产生适应性改变

力量训练作为一种运动刺激，可引起肌肉横截面积和神经肌肉收缩能力的变化。在评估训练过程中的高强度训练和最大程度地降低速度损失是否会显着影响肌肉力量的研究中，Padulo等人通过一组经验丰富的力量训练者以85%的1RM预定负荷进行卧推。该训练小组进行了不限次数的训练，每组动作都在速度下降到低于速度损失20%的阈值时终止。以最大的努力进行训练并最大程度地减少速度损失可以对肌肉力量产生积极影响。与传统的PBT方法相比，VBT训练干预能使训练有素的男性在最大力量和纵跳高度上面产生更好的提高效果。简而言之，VBT在增加力量表现和增加爆发力表现上具有独特优势。

6.2、预测 1RM

由于负荷和速度有非常密切的关系，在某些情况下，可以预测运动员在各种练习的1RM，使用线性回归统计方法预测1RM已证明对史密斯架半蹲、自由重量和史密斯架深蹲在使用平均推进速度时具有±95%的可靠性。此外，PUSH频段（基于速度的训练装置）也被证明能够可靠地预测原地纵跳期间的峰值速度和功率，尽管它们被稍微高估了。然而，也存在一些相悖的研究报告，主要原因是：在较轻的负荷下，速度不太稳定或不一致，负荷越重1RM预测越准确。因此，负荷-速度关系不是完全线性的。换句话说，负荷越轻误差越高。一些练习（例如自由重量后蹲）在同心部分的末尾有一个很长的减速阶段，因此，使用平均同心速度会高估运动速度。这是平均推进速度是在这种情况下使用的更好指标的一部分，因为它只测量“加速”阶段。

预测运动员的1RM，教练必须通过记录运动员在每个负荷时的运动速度（例如，60%1RM时的移动速度为0.8m/s）来建立运动员速度—负荷表。速度—负荷表使教练能够轻松查看运动员以1RM的给定百分比（例如60%）提升负荷的速度。当练习的负荷（即重量）增加时，运动速度会降低，这点在关于“力—速”关系的研究中被广泛讨论。速度—负荷分析是一种使用一系列重复为特定练习生成力—速关系图的方法。

以次最大负荷估算1RM。研究人员建议测量在4-6的增加的负荷强度（平均实际值或估计的1RM的30-85%）下的平均同心速度，以估计负荷—速度曲线。要估算一个人的1RM，教练需要知道练习的MVT，可以通过传统的1RM测试或失败测试代表来评估。一旦知道某项运动和个人的MVT，就只能偶尔重复进行传统的1RM测试，以测试1RM的实际变化。由于MVT在整个时间范围内具有很高的稳定性，因此可以可靠地使用次最大测试来估算1RM。利用来自次最大载荷和已知MVT的速度，线的回归方程可用于预测或估计当前的1RM强度水平。如果不知道各个MVT，教练员可以以0.15m/s的速度进行卧推，一般的经验法则是蹲下0.3m/s。根据González-Badillo等人研究，如果在给定的绝对负荷下速度提高了0.07-0.09 m/s以上，则相当于1RM的提高约5%。这是一个很好的一般近似值，可用来评估速度特征的变化如何影响最大力量特征。

6.3、评定最小速度阈值

最小速度阈值（MVT，也称为1RM速度）是上次成功重复期间产生的平均同心速度。例如，在1RM期间产生的速度，或者在重复到失败测试（例如9RM）期间最后一次成功重复期间产生的速度。换句话说，它是1RM同心相中的平均速度（即平均同心速度）。MVT最有趣且可以说是最有用的信息是MVT是一致的，在最大1RM测试期间，或在次最大重复到失败的测试（例如9RM）的最后重复时，MVT是一致的，看起来是相同的。例如，Izquierdo等人发现，当受试者使用1RM的60%、65%、70%和 5%的强度执行训练时，最后重复的MVT总是相同的。还有人指出，最后重复这些强度的 MVT（1RM的60%、65%、70%和75%）在最大1RM测试中也与MVT相同。总体而言，这表明最终重复的MVT是相同的，无论是使用子最大重复到失败测试（例如 9RM），还是使用最大1RM测试。这意味着1RM测试期间，可以使用重复到失败的测试计算平均同心速度。Izqueirdo等人在平行下蹲运动中观察到了MVT的相同趋势：次最大失败组中的MVT与真正的1RM半蹲尝试中的MVT之间没有观察到统计学上的显着差异。但是，观察到的MVT值在两次练习之间存在显着差异。平行下蹲运动中四种疲劳方案的MVT为0.32（±0.06）m/s，1RM测试中的MVT为0.27（±0.06）m/s。在卧推练习中，卧推练习中4种疲劳方案的MVT为0.175（±0.05）m/s。其他研究人员在1RM台式压力测试中也显示了类似的MVT值，为0.16（±0.04）m/s。

当绝对最大力量增加时，一项运动的MVT也似乎保持稳定。González-Badillo等人研究发现，在进行为期6周的训练后，卧推练习中的最大力量显着增加，但在1RM相对负荷下的平均同心速度并未随训练而改变。这表明，不管负荷强度或每组重复次数如何，似乎都有稳定的特定运动的MVT。这种观察为教练提供了许多实际的推论。多项研究表明：虽然每一个动作的最小速度阈值会有微小的不同，但基本都在0.2m/s的速度之下。也就是说，当训练速度小于0.2m/s时，运动员就需要停止训练或是极度小心的进行训练，因为在这个速度下运动员是很容易受伤的。

6.4、监控和利用运动/速度曲线来控制疲劳和运动

速度监测可用于限制在阻力训练过程中产生的代谢副产物积聚的数量。通过监测训练过程中的重复速度，可以合理地估计由阻力训练引起的代谢应激。随着疲劳的发展，速度在一系列重复过程中自然会减慢。已经观察到举重过程中的速度损失与疲劳的代谢测量之间存在密切关系。研究表明，运动后乳酸浓度随每组重复次数的增加而线性增加。氨浓度的增加遵循与速度损失有关的曲线趋势。从卧推中约35%（初始速度）的速度损失和下蹲运动中约30%的速度损失，血氨水平开始稳定地增加到静止水平以上。氨的大量增加与嘌呤核苷酸降解加速有关，这需要更长的恢复时间。

阻力训练组期间重复速度的逐渐降低可以解释为神经肌肉功能受损的证据。它的测量为教练和运动员提供了控制疲劳程度的简单方法。这可以通过为每组规定 “速度停止”来完成。速度停止是根据运动-速度曲线估算的，并且与运动员正在经历的运动量和接近失败的程度高度相关。由于负荷-速度曲线和MVT随时间推移比1RM更稳定，因此这使速度停止了稳定的单个参数，并提供了控制运动水平和产生疲劳的关键信息。在某些训练中，目标可能是引起更高水平的疲劳，速度停止将非常接近MVT（或者不使用速度停止）。在其他情况下，如果教练希望最大程度地减少疲劳程度，则将速度设定为高速度，远高于运动的MVT。多项研究报道：在阻力训练中实施适当的速度阈值以限制新陈代谢疲劳，则可以在短峰训练阶段保持最大速度并增强最大强度。

7、结论与建议

7.1、结论

（1）基于速度的力量训练可以为运动员制定负荷-速度曲线准则、监测训练强度的变化；将动作速度数字化和可控化，对专项的力量训练可以更有效率进行。提供增强反馈，具有自动调节机制，降低疲劳效应，精准识别并设定需要训练的身体素质，让训练更科学、安全；

（2）使用速度监测可有效控制力量训练的疲劳程度，若将之作为即时的性能反馈，还可以在特定的训练练习和更强的适应性刺激中促进运动员向最高水平努力；

（3）基于速度的力量训练利用的设备造价昂贵，而且技术可能会意外地失败。比如，如果运动员有一个单一的“不良重复”，训练量可能会被错误地、不经意地减少到超出预期的程度。VBT假设最佳重复发生在一组或一次训练的开始，并且连续重复呈线性减少。虽然力-速度关系是线性的，但实际上“重复速度”关系可能并不总是线性的。