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Autor(en): Brown, Niklas
Titel: Trainingsquantifizierung im Krafttraining : Entwicklung eines automatisierten Systems zur Protokollierung und Steuerung von Krafttrainingsinhalten
Sonstige Titel: Quantification in strength training : development of an automated system to protocol and control strength training parameters
Erscheinungsdatum: 2015
Dokumentart: Dissertation
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-104485
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/5700
http://dx.doi.org/10.18419/opus-5683
Zusammenfassung: Krafttraining, als essentieller Teil des leistungssportlichen Trainings, setzt die Grundlage für vielfältige Hochleistungen im Sport. Anders als in den Ausdauersportarten sind aber im Krafttraining kaum verlässliche Parameter vorhanden, um Training quantifizieren und steuern zu können. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung und Validierung eines Mess- und Informationssystems zur reliablen und validen Erfassung und Steuerung des Krafttrainings. Die vorliegende Arbeit besteht aus drei Teilbereichen. Zunächst wird ein Signalverarbeitungs-Algorithmus zur Berechnung von relevanten Krafttrainingsparametern entwickelt und validiert. Dieser wird in einer Studie mit 50 Probanden mit einem Referenzsystem verglichen. Aufbauend auf den berechneten Parametern wird in Teilbereich zwei ein multifaktorieller Ermüdungsfaktor entwickelt. Dieser wird aus den Daten von 20 Probanden erarbeitet. Hierzu werden ermüdende und nicht ermüdende Trainingssätze absolviert und anhand einer Hauptkomponentenanalyse Veränderungen in der Kinematik bei auftretender Ermüdung gesucht. Aus den gefundenen Hauptkomponenten kann dann ein Ermüdungsfaktor berechnet und mit anderen bereits vorhandenen Ermüdungsparametern verglichen werden. Im abschließenden dritten Teilbereich wird ein automatisiertes Trainingssteuerungssystem, basierend auf einem Fuzzy-Regler zur individuellen Steigerung des Trainings eingesetzt und in einer Längsschnittstudie auf die Trainingswirksamkeit im Vergleich mit dem Training nach einem klassischen Trainingsplan überprüft. Für den Vergleich des Beschleunigungsalgorithmus mit einem Referenzsystem wurden vor allem für die Wiederholungszahl sowie für zeitliche Faktoren, wie die Dauer der Wiederholungen, eine hohe Übereinstimmung mittels Bland-Altman Plots festgestellt. Die Übereinstimmung der Messsysteme zeigte sich dabei abhängig von der getesteten Trainingsübung sowie der Trainingsmethode, war aber dennoch für alle getesteten Kombinationen gut. Der Bewegungsumfang konnte nicht zufriedenstellend anhand der Beschleunigungsdaten bestimmt werden. Für den zweiten Teilbereich konnten insgesamt sechs Trainingsparameter gefunden werden, die einer Veränderung bei muskulärer Ermüdung unterliegen. Anhand einer Linearkombination dieser Parameter wurde ein skalarer Ermüdungsfaktor bestimmt. Dabei konnte mit einem berechneten Grenzwert zwischen ermüdenden und nicht ermüdenden Trainingssätzen unterschieden werden. Die Untersuchung der Trainingswirkung von sieben Wochen intensivem Krafttraining mit automatisierter oder klassischer Trainingssteuerung ergab bei den acht Probanden der automatisiert trainierenden Gruppe gleiche oder höhere Trainingsanpassungen als bei der Kontrollgruppe. Dabei zeigten vor allem das intramuskuläre Fettvolumen und Muskelvolumen des M. Quadrizeps femoris sowie verschiedene Kraft- und Sprungparameter höhere Effektstärken hinsichtlich der Trainingsanpassungen mit der entwickelten automatisierten Trainingssteuerung. Anhand des entwickelten Verfahrens kann Training zukünftig objektiv protokolliert und gesteuert werden. Die Ergebnisse der Validierungsstudien sind vergleichbar mit bereits veröffentlichten Ansätzen zur automatischen Protokollierung, das hier vorgestellte Verfahren benötigt aber deutlich weniger Nutzereingaben und Rechenleistung. Daher könnte in einem zukünftigen Schritt eine Hard- und Softwareumsetzung der beschriebenen Algorithmen erfolgen, um auch in wissenschaftlichen und trainingspraktischen Settings eingesetzt werden zu können.
Strength training is an essential part of training in many types of competitive sports. In endurance type exercise, numerous valid parameters can be used for training quantification and control of intensity. At present, no such parameters are existent in strength training, making it hard for scientists and coaches to gather information about training intensity and thus have to rely on their experience in controlling the training load for the athlete. The goal of this dissertation is to develop an automated system for protocolling training parameters and controlling training intensity for an optimal training effect. This work consists of three consecutive parts. The first part describes the development of an algorithm to determine relevant strength training parameters based on acceleration data. This al- gorithm is compared to a reference system and validated with 50 subjects. Based on the calculated parameters, part two describes the development of a fatigue detection algorithm. Here, twenty subjects trained in fatiguing and non-fatiguing conditions. A principal component analysis was used to reveal changes in kinematics associated with fatigue. A fatigue-score is then calculated based on the first principal component and validated against different existing fatigue indices. In part three, an automated training control system, based on a fuzzy-controller is developed. This system is then applied in a longitudinal study and training effects of automated and training plan based exercise are compared. Agreement, tested with Bland-Altman-Plots, between the newly developed algorithm and a reference system regarding the different training parameters was high for repetition number and time based parameters, e.g. duration of single repetitions. Thereby, the agreement differed with training method and exercises, although being in an acceptable range for all conditions. Range of motion could only be determined non-satisfying. For the detection of fatigue, six parameters showed a systematic variation associated with fatigue. It could be distinguished between fatiguing and non-fatiguing sets with a linear combination of these parameters. The longitudinal study mostly showed equal training effects for the subjects training with the automated system and the control group. However, some variables (intramuscular fat and muscle volume of the m. quadriceps femoris, strength and jumping pa- rameters) showed higher effect-sizes regarding adaptation in the automatically controlled training group. Perspectively, based on the developed methods, training can be protocolled and controlled automatically with a high reliability, objectivity and validity. Results of the algorithm, regarding the documentation of training parameters are in agreement or outperform existing concepts, especially regarding the need for user input and computing capacity. Hence, in a further step, an implementation of the presented methods into a hardware and software tool could be realized to be directly implemented in training and scientific settings.
Enthalten in den Sammlungen:10 Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

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