传统上，力量训练计划基于三个关键变量：组数、次数和负荷（例如，% 1RM 或固定次数直至力竭）。与此同时，一些方法论也应运而生，不再仅仅关注负荷，而是利用 努力程度 （例如，“组数至力竭”、“组数接近力竭”、“组数留出 1-2 次备用”）或 区域信息路由器 （储备重复次数：在失败之前你还能进行多少次重复）。这些工具提供了灵活性，允许教练或运动员每天调整负荷。
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工作量和 RIR 方法
努力程度（例如“力竭组数”、“接近力竭组数”、“离开 1-2 RIR 的组数”）和 RIR 被广泛使用，因为它们实用，不需要特殊设备，并且允许教练或运动员每天调整负荷。
然而——这里需要注意的是——他们需要经验：运动员需要正确评估自己的疲劳程度、完成一组动作的能力，并校准“留出 2 次重复”对他们来说意味着什么。
这些方法的缺点
虽然它们很有用，但从我们的角度来看，它们存在一些局限性：
- 他们是 主观：对努力程度的感知或剩余的重复次数可能在不同的日子、不同的个人和不同的练习之间有很大差异。
- 它们需要运动员和教练的经验才能正确使用它们并避免估计偏差。
- 它们并不总是能够实现日常的最佳自我调节：例如，如果运动员更加疲劳，他们可能缺乏正确调整 RIR 或努力特征的敏感性。
- 在实践中，它们可能会导致实际施加的负荷发生变化，或者错误估计有多少次重复是需要储备的，从而影响刺激的优化。
因此，我们认为他们应该 不会被丢弃，但 存在更客观的方法 可以帮助克服其中的一些弱点：这就是通过处方 执行速度 进来。
基于速度的训练方法简介
基于速度的力量训练 （通常称为基于速度的训练，VBT）认为，运动过程中负重的移动速度与相对强度（% 1RM）以及累积疲劳密切相关。例如，一项研究发现，卧推中平均推进速度与%1RM之间存在非常密切的相关性（R² = 0.98）[1]。
通过这种方式，监控执行速度可以实现：
- 估计您正在处理的 1RM 的 %，而无需在每次会话中执行最大测试。
- 调整负载 更客观 根据运动员当天的实际表现以适当的方式进行训练（例如，如果运动员举重速度较慢，则他们更疲劳；如果举重速度较快，则他们更有活力）。
- 通过以下指标控制音量： 速度损失 在组数（速度下降）中，这表明内部疲劳、诱发的适应性以及所需的恢复。例如，研究表明，当速度下降约20次/%时停止一组训练比规定固定的次数更可靠，因为每个人在相同的相对负荷下，完成力竭的次数可能不同[2]。
最近的一篇文章这样总结道[3]：“传统力量训练的主要局限性在于无法了解运动员所付出的努力程度……速度监测对于克服这一局限性起到了决定性的作用。”
如何在编程中实现速度
要通过速度进行编程，您必须遵循逻辑顺序：
有测量工具
通过速度进行编程的第一步是测量。如今，任何运动员都可以开始使用，这要归功于像 斯普莱夫特 允许通过 iPhone 或 Apple Watch 记录执行速度。Spleeft 是 有效可靠地测量杠铃速度和跳跃高度。一旦熟悉了测量，您可能会升级到高性能设置中的更专业的设备。
建立个人负载速度曲线
一旦测量了速度，理想的做法就是为每项运动和每位运动员建立一个 负载-速度曲线：即了解该练习中与 1RM 对应的平均速度，以及与 1RM 的不同 % 对应的速度。
此配置文件允许：
- 知道对于给定的运动员和运动，“x m/s”等于“y % of 1RM”。
- 从那里计算与该速度和 %1RM 匹配的绝对负载（kg）。
- 因此，强度不仅由 %1RM 规定，还由速度目标规定。
您可以从文献中针对大型群体或初始阶段发表的通用资料开始，但理想的做法是进行个性化以优化编程。
5.3 通过速度目标规定强度
当运动员测量执行速度时，你可以规定一系列 速度目标。该策略是最佳的，因为它可以根据日常疲劳进行自我调节：
- 如果运动员感觉沉重/疲劳，并且通常的负荷产生较慢的速度，他们可以减少负荷以达到速度目标。
- 如果暂时无法进行速度测量，您可以依靠绝对负载和作用力特性/RIR。
5.4 通过 % 速度损失或速度间隔规定体积
一个人在相同的相对负荷下，能够做到力竭的次数因人而异。通过规定 x 次重复次数，你可以在每个人身上产生截然不同的效果 [2]。例如，对于 de 55%，特定人群的力竭次数从 20 次增加到 40 次。为了避免这些限制，在确定训练量（次数、组数等）时，有两种基于速度的良好策略：
- % 速度损失（速度下降）：当速度下降到一定百分比（例如，20%）时停止训练，而不是规定固定的次数。这种方法更可靠，因为每个人在相同的相对负荷下，完成的次数可能不同。
- 速度间隔：另一种方法是规定所有重复次数都在一个速度范围内进行，例如，“在目标强度速度和低于目标速度0.05米/秒之间尽可能多地进行重复”。虽然目前文献中还没有强有力的支持，但在实践中，我们相信这有助于根据疲劳程度和每日变化自动调节重复次数。
6. 长期周期化
当然，单靠一个模块是不够的：对于中长期的力量发展，系统地规划至关重要。一个有效的方法是 线性周期化. 在这种方法中：
- 您从中等相对负荷开始（例如~55 % 的 1RM），并相应地提高速度（因为负荷较低）。
- 在起跑时，随着运动员的 性能提升 （当运动员能够以相同的目标速度举起更多公斤的重量时，就可以观察到这种改善）。
- 音量可以保持稳定或略有变化，但关键是强度（或相关的速度目标）逐渐增加。
- 优点：进度清晰，可预测，可进行峰值规划（在某些运动项目中有用）。缺点：对于一个赛季中多次达到峰值或需要高变化性的运动员来说，灵活性可能较低。
实际例子 （对于想要训练最大力量的自行车手来说）：
- 假设在深蹲练习（平行深蹲）中，他在~55% 1RM 时的速度为 0.80 m/s，并且以该速度举起 60 公斤。
- 在组块过程中，他使用~55%（≈ 60 公斤）直到在相同的速度目标 0.80 米/秒下，他可以举起 70 公斤。
- 然后，因为他的目标是最大力量，我们会开处方 3套 深蹲时负重约为 0.80 米/秒，在 0.80 米/秒和 0.75 米/秒之间尽可能多地重复（因为我们的目标是最大力量和 不是 肥大，因此我们允许非常低的速度损失）。
- 在后续区块中，您可以提高速度目标、降低速度损失阈值或增加 %1RM。
- 我们将在以后的文章中深入探讨周期化。
7. 通过执行速度和 Spleeft + Askesis 合作实现编程强度的实用工具
在实践中，以下是如何在工作流程中实施此方法：
- 使用 Spleeft，您可以使用 iPhone 或 Apple Watch 测量执行速度。
- 我们最近推出了与 TrainingPeaks 的集成：TrainingPeaks 中安排的训练可以与 Spleeft 同步。目前， 训练峰 不包括特定的速度参数，因此您必须在锻炼描述中包含速度目标。
- 另外，得益于我们与 Askesis 的合作，您可以通过以下方式直接为您的运动员开处方 阿斯克西斯:
- % 1RM
- 固定速度目标值
- 速度范围
- % 速度损失
- 因此，Askesis + Spleeft 成为 强大的组合 通过执行速度来编程、执行并随后分析力量训练。
8. 结论
通过执行速度引入力量训练，为您的训练计划增添了客观性和专业性。通过将传统方法（组数、次数、固定负荷；努力特征；RIR）与基于速度的方法相结合，您可以实现更精确的自我调节，更好地 疲劳管理 并优化自适应刺激。
我们期待您与您的团队/运动员一起实践这一理念，并分享您的经验、挑战或学习成果。我们坚信，Spleeft 与 Askesis 的整合将带来显著成效。
参考:
- González-Badillo JJ，Sánchez-Medina L. 运动速度作为阻力训练负荷强度的衡量标准。《国际运动医学杂志》。2010年5月;31(5):347-52。doi: 10.1055/s-0030-1248333。电子版发布于2010年2月23日。PMID: 20180176。
- Pareja-Blanco F、Rodríguez-Rosell D、Sánchez-Medina L、Sanchis-Moysi J、Dorado C、Mora-Custodio R、Yáñez-García JM、Morales-Alamo D、Pérez-Suárez I、Calbet JAL、González-Badillo JJ。阻力训练期间速度损失对运动表现、力量增益和肌肉适应的影响。 Scand J Med Sci Sports。 2017 年 7 月；27(7):724-735。 doi：10.1111/sms.12678。电子版 2016 年 3 月 31 日。PMID：27038416。
- 冈萨雷斯-巴迪洛 (JJ)、桑切斯-梅迪纳 (L.)、里巴斯-塞尔纳 (J.) 等人 通过速度监测实现阻力训练的新范式：一个批判性和挑战性的叙述。 运动医学 – 公开赛 8, 118 (2022).
