使用 Spleeft 自动进行负荷速度曲线和 1RM 估计

详细了解自动调节发布有关 VBT 中的 Z 分数的帖子。

估算练习的最大重复次数是VBT提供的最早选项之一，也是如今最常用的方法之一。它有助于我们…… 了解健身房训练时最基本的知识：杠铃上要放的重量。 Spleeft 的第一个版本（Android 版）包含负荷速度曲线和每日 1RM 估计值选项。然而，这在日常训练中非常浪费时间。因此，如果满足基本条件，Spleeft 的最新版本会自动执行这两项任务。

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使用 Spleeft 自动进行负荷速度曲线和 1RM 估计

最初，González-Badillo 和 Sánchez-Medina (1) 的研究以及随后在其他练习中的重复实验，被认为是估算 1RM 的通用负荷-速度曲线，因为研究发现相对负荷 (%RM) 与执行速度之间存在非常高的相关性。后续研究表明，相对负荷与速度之间的关系会发生变化。 个体间差异很大 由于年龄、性别，甚至训练期间的个体差异（2）。其他因素，如运动、执行技巧，甚至测量设备，也会影响这种关系。

为了克服上述限制，我们创建了单独的负荷-速度曲线。这是在估计的 1RM 的 40-95% 之间进行 5 次负荷增量测试的结果。然后进行线性回归，并用最小速度阈值或 1RM 举起的速度估计代表 1RM 的负荷 (3)。

了解最大耐受阈值（MVT）对于通过负荷-速度关系估算1RM至关重要。然而，测量MVT需要进行最大或传统的1RM测试直至力竭，这本身就是一个难题。由于募集的肌肉及其特性（肌间和肌内协调性、运动神经元大小等）的差异，MVT值因练习而异。MVT是负荷-速度关系中最稳定的值。主要力量训练的MVT常模值已被研究（de Hoyo et al., 2021; Ruf et al., 2018; Sánchez-Medina et al., 2017）。然而，研究也表明，MVT在不同运动员之间（4）甚至在同一训练周期内（2）都会发生变化。因此，尽管之前的研究表明建立个性化的负荷-速度曲线是有效的，但如果了解运动员的MVT，其准确性将会更高。在实践中，通常认为使用通用的MVT值是有效的。.

自动负载速度曲线如何工作？

在“趋势”屏幕上，您可以找到所选练习的负荷速度曲线，其中显示所选日期范围内记录的数据。不建议选择超过 3 个月的日期范围。在此期间，您可能会获得或失去某些训练适应性，具体取决于您是否遵循了训练计划。因此，最多 3 个月的数据足以让您大致了解当前的训练状态。

Spleeft 会过滤你所有的训练数据，然后找出你训练过的所有负载以及它们被移动的最高速度。

为了自动生成负荷-速度曲线，Spleeft 需要 3 到 4 个具有足够相关性（r² > 0.89）的不同负荷数据。为了显示功率-负荷曲线，最高负荷必须至少为估计最大功率负荷的 60%。此外，如果存在多个具有足够相关性的负荷组，算法会优先选择包含最高和最低负荷的负荷组，以提高生态效度。以下是一些提高估计准确性的技巧 (6)：

Spleeft 会过滤你所有的训练数据，然后找出你训练过的所有负载以及它们被移动的最高速度。

尽量包含分散负荷。尽量选择接近 40% 的预估 1RM 和尽可能高负荷的负荷，至少要高于最大功率负荷。尽量确保最高负荷和最低负荷的速度差在 0.4-0.6 米/秒之间。
尽最大努力提升每条线索。

我们只能根据科学文献中已知的运动速度阈值 (MVT) 来估算 1RM。这些运动包括：

深蹲
硬拉
臀推
卧推
过顶推举
引体向上
排
腿部推举
引体向上
坐姿拉力器划船
干净（抓举）
腿部伸展
分腿蹲

对于其他任何训练动作，我们无法估算您的1RM。但是，我们可以计算其他指标，例如最大功率、最大功率负荷、预计最大速度和预计最大负荷……并长期跟踪它们的变化。.

您认为该算法还应该包含其他条件或练习吗？请告诉我们！

如果您想进行负载-速度曲线评估，并在图表上观察结果，该怎么办？ 要做到这一点，一个技巧是进入图表设置，在日期范围下选择自定义。将出现两个字段，您必须在测试当天选择它们。如果所有条件都满足，Spleeft 将在图表上显示它。

每日自动 1RM 估算如何工作？

设置好负荷-速度曲线后，你就可以确定杠铃的重量了。然而，由于你的体能水平或众多影响疲劳的因素，1RM 值可能每天都会变化，所以你可能需要根据目标调整杠铃的重量。

为了帮助运动员自动调节体重，Spleeft 提供了两种选择。第一种是 Z 分数，它根据过去 6 周内所选重量下的速度来显示您的表现。您可以了解更多关于 Z 分数的信息这里.

为了根据负荷-速度曲线进行自动调节，会显示一组训练后负荷的%RM。如果教练建议你进行80%的训练，但由于你的水平提高了很多，所以你只进行了70%的训练，那么也许是时候增加负荷了。

Spleeft 会在您的 Apple Watch 上完成一组训练后，自动在您的 iPhone 上显示包含该信息的上一组训练复习表。如果您使用 iPhone 追踪杠铃速度，请点击工具栏中的图表按钮。

如果您在过去6周内没有进行足够的训练，无法获得个性化的负荷-速度曲线，Spleeft 会查找更大时间范围内的数据。不过，建议您每月更新一次您的曲线。

高级负载/功率——速度曲线

负荷-速度曲线是开始进行速度训练 (VBT) 的最简单方法之一。将 VBT 纳入运动员的日常监测可能会占用教练的时间。但得益于我们的移动技术，获取可靠的技术不再是障碍。许多教练选择首先与运动员一起进行负荷-速度曲线评估。因此，负荷-速度曲线功能可以：

可视化功率-速度曲线找出你的最大功率以及理论上能产生最大功率的负荷。这对于那些1RM速度未知的练习（即上文未列出的练习）尤为重要。.

调整负载比例

您可以根据以下内容直观地了解负载速度曲线：

绝对负荷，就像通常做的那样。
相对于1RM的负荷，让您确定百分比并计算在杠铃上使用的重量。
相对于体重的负荷，从而可以对不同体重的个体进行比较。

比较一段时间内的功率和负载曲线

如果您在“趋势”部分选择了最近两个月的数据，点击“比较”按钮将显示当前数据与上一时期的对比情况。例如，它会将三月和四月的数据与一月和二月的数据进行比较。.

即将推出： 教练可以比较数据库中的运动员群体，或者与其他运动员的资料进行对比。.

按运动范围过滤

为了实际训练应用，这些曲线必须准确。在日常工作中，我们发现运动员的运动范围（ROM）并不一致。

和 更轻的负载，通常使用更大的 ROM，这会增加施力时间并通常导致更高的速度。
和 更重的负载，运动员倾向于减少 ROM 以避免粘滞点，这也会导致更高的速度。

应用 ROM过滤器 确保运动范围在所有负载下保持一致。

概况的关键绩效指标 (KPI)

e1RM：该练习的单次最大重量预估值。如果无法计算，则不会显示。
LV0：速度达到零时的载荷。这表示
理论最大强度，因为这是一个不可能达到的值。
VL0：零负载时的速度。理论值代表 最大速度.
最大功率负载：功率-速度关系不是线性的，而是二次的。这意味着 “最佳负载” 在该重量下可产生最大功率。当没有具体目标但具备一定经验时，它有助于选择初始重量。.
最大功率：这是长期监测的关键指标，因为它能随着中间负荷（训练中最常用的负荷）的可靠更新而更新。.

点击任意 KPI 将显示其 进化图，它也是可配置的：

日期范围：查看过去 7 天直至整个历史记录的数据。
分组：通过以下方式跟踪 KPI 演变 日、周或月，只要满足有效配置文件的条件。
运动范围过滤器，再次确保动作执行的一致性。

您想要更多负载速度曲线分析功能吗？

给我们留言或发送电子邮件至 info@spleeft.app

参考

González-Badillo JJ, Sánchez-Medina L. 运动速度作为阻力训练负荷强度的指标。国际运动医学杂志[网络版]。2010 [引用日期：2021年7月26日]；31(5):347–52。可从以下网址获取：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20180176/
Balsalobre-Fernández C、García-Ramos A、Jiménez-Reyes P. 军事推举练习中的负荷-速度曲线：性别和训练的影响：国际运动科学与教练杂志[互联网]。2017年10月26日[引用日期：2022年3月10日]；13(5):743–50。可从以下网址获取：https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1747954117738243
Jidovtseff B、Harris N、Crielaard J、Cronin J. 利用负荷-速度关系预测1RM。J Strength Cond Res [互联网]。2011年1月[引用日期：2021年9月30日]；25(1):267–70。可从以下网址获取：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19966589/
Banyard H、Nosaka K、Vernon A、Haff G. 个体化负荷-速度曲线的可靠性。国际运动生理学与运动表现杂志[网络版]。2018年7月1日[引用日期：2021年7月26日]；13(6):763–9。可从以下网址获取：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29140148/
Zourdos MC、Dolan C、Quiles JM、Klemp A、Jo E、Loenneke JP 等。训练有素的举重运动员和举重运动员每日一次重复最大训练的效果：一系列案例。医院营养：Organo oficial de la Sociedad española de nutrición preeral y Enteral，ISSN 0212-1611，第 33 卷，第 2 期（2016 年 3 月至 4 月），2016 年，第 437-443 页 [互联网]。 2016 年 [引自 2021 年 12 月 2 日]；33(2):437–43。可从：https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6147117&info=resumen&idioma=ENG
Ramos AG（2024）。基于举重速度监测的阻力训练强度处方方法。 国际运动医学杂志, 45(4), 257–266. https://doi.org/10.1055/a-2158-3848