从控制论谈竞技健美操运动员力量训练

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1、从控制论谈竞技健美操运动员力量训练摘要:本文运用控制论,对竞技健美操运动员专项力量训练的定性、定量控制进行了系统分析,为竞技健美操运动员的力量训练提供科学的依据。关键词:竞技健美操力量训练;定性;定量规则的变动,推动着技术向前发展。竞技健美操作为一项健美类项目,规则变化促使该项目的动作技术向着更高更难的方向发展。技术动作和训练技术的不断发展进步,对运动员身体素质提出了更高的要求。在难度数量所占比例较大的转体类和跳跃类动作中要求具备更强的下肢力量。下肢力量的差异将对竞技健美操运动员完成跳跃类和转体类技术

2、动作产生关键性影响。本文将从控制论角度对竞技健美操运动员力量素质的科学化训练提出理论依据。一、影响力量训练效果的因素分析科学、准确的控制直接影响力量训练的效果,关系到运动员能否在未来的比赛中取得优异的成绩。竞技健美操项目在这方面表现尤为突出。笔者就影响竞技健美操力量训练效果的因素进行分析发现,在竞技健美操力量训练过程中肌肉工作的形式、肌肉工作性质、肌肉工作的力量特点以及力量控制系统是可以控制的。如果对可控制部分进行系统地分析和综合,又可分为定性和定量控制两部分。这两部分以特定的结构形式构成了竞技健美操

3、运动员力量训练的控制系统。二、力量训练的控制对竞技健美操力量训练的控制就是对运动员当前的肌肉工作能力进行专项生物学改造,促进生理功能向专项化方向发展。在这个生物学改造过程中,需要充分利用生物学适应性原理完成对力量训练系统的控制。1.定性控制。定性控制必须做到力量训练产生的效应与运动专项对力量的要求保持高度一致,并要使力量训练的系统安排以及训练效应与不同周期的各阶段专项训练的任务和目标相对应,保证运动员在重大比赛中达到竞技状态的巅峰。①专项化控制,进行竞技健美操力量训练时,必须注意力量练习的能量特点、动

4、作幅度、练习的方向必须与竞技健美操的技术动作一致,同时进行力量练习时,技术要求最用力的部位应该承受最大的超负荷。因此要想全面、综合、协调地发展竞技健美操的专项肌肉力量,就必须加强专项化控制,以适应力量训练的项目特点。专项化控制首先要确定用力部位;其次是分析和确定肌肉工作性质。竞技健美操新规则的颁布实施,使该项目比赛的套容量明显增大,r45(±5)”内要完成12个高难动作,外加一系列惊险性的加分操化动作,其中绝大多数难度和加分动作需要高强度的无氧耐力,能量供能系统主要是高能磷化物(ATP-CP)系统和糖

5、酵解供能系统,均为无氧供能。虽然在短时间活动,有氧机制也参加一定的活动,但总的来说,对有氧系统的负担并不重。在对竞技健美操运动肌肉工作的性质进行分析之后,确定竞技健美操运动员的力量训练一般都是安排强度大,持续时间短的内容。②周期性控制。力量训练的周期性控制,是以该项目的重要比赛为准,将力量训练过程分为几个阶段。在训练的不同阶段实现不同的目标,以达到最优化控制。总之,在力量训练的周期性控制中,最为重要的是时间与负荷的协调统一,要对整个过程的训练负荷做出系统而完整的计划。力量训练控制的负荷结构总的动态变化

6、曲线,必须与不同阶段的运动员专项综合能力的发展以及目标和任务相统一,量和强度的合理控制贯穿整个训练周期。③方法控制系统,竞技健美操力量训练的最基本的环节也是最重要环节是方法系统。正确方法的选择、运用影响到肌肉自身力量的增长的同时,也影响到力量的专项化水平。因此,在选择训练方法时首先要考虑训练方法的形式、结构是否与专项技术的结构特点和肌肉工作的形式一致。从而实现对训练效果的合理控制。2•定量控制。所谓力量训练的定量控制,是指在定性控制前提下,依据训练控制系统的不同目标要求,将训练系统中的可变量以不同的结

7、构形式具体化,到力量训练的全过程,以求达到最佳的控制训练效果。定量控制在微观上保证了力量训练的控制更加精确、严密。竞技健美操动作的力量大都是快速、爆发式的,因此,力量训练要尽量避免在疲劳状态下进行。①定量控制系统的结构,定量控制,主要是力量训练负荷系统功能的具体体现。量和强度构成负荷系统的一级系统,由量和强度下面相应的要素构成负荷系统的二级系统。系统中的任何一个要素都不能独立行使其功能,离开系统,它们是没有意义的,只有在系统中与其他要素以特定的形式组合成某种结构时才能实现整体性功能,各要素之间是相互依

8、存、互为条件的,有量就有强度;而一定的强度也必须要有一定的量来保证。负荷系统内任何结构发生变化,所体现的系统功能也相应改变。定量控制系统的整体结构功能是力量训练控制的最关键环节,因此,负荷系统内部结构的优化就显得尤为重要。在结构的优化应从两方面考虑:一是功能及效应和目标保持一致;二是充分提高控制效率,这也是结构优化的终极目标。②定量控制系统结构的动态性,在力量训练的负荷系统中,没有一种一成不变的结构。随着时间的不断推移和训练周期的发展,负荷系统的结构也将

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