Застосування нейронних мереж для покращення технічної підготовки спортсменів-штовхальників ядра
04.05.2021
Застосування нейронних мереж для покращення технічної підготовки спортсменів-штовхальників ядра
АНОТАЦІЯ
Сучасний рівень розвитку легкої атлетики, зокрема штовхання ядра, ставить задачу по розробці нових, більш раціональних засобів і методів спортивної підготовки, які сприяють швидкому і надійному досягненню високих спортивних результатів.
Якщо взяти результати останнього чемпіонату світу, який проходив в Досі у 2019 році, то трійка лідерів в чоловічому штовханні ядра розійшлася на результаті 22 метри 90 сантиметрів, у той же момент найкращий результат сезону 2020-2021 в Україні – 20 метрів 1 сантиметр, що являється 54-м у міжнародному рейтингу. Примітно, що позиції вище відносяться не до професійних спортсменів, а до студентів коледжів (наприклад Північно-Техаський університет), на базі яких з кожним роком розвивають все нові методи тренувань як в методології, так і в інформаційному середовищі. Це приводить на думку, що подальше зростання результатів можливе не стільки за рахунок вдосконалення техніки метань, для чого доцільно використовувати інформаційні технології.
Метою даної наукової роботи є створення комплексу програмних продуктів для полегшення тренувального процесу штовхальників ядра. Знаходження максимально ефективно показників для взаємодії ланцюга "спортсмен-швидкість-ядро" за допомогою апарату нейронних мереж та відсотка корекції техніки, можливість використання біометричних, антропогенних даних спортсмена для вибору техніки штовхання ядра.
Об’єкт дослідження – фізико-математична концепція штовхання, за допомогою якої визначається потрібність використання конкретної техніки для забезпечення максимальної дальності польоту, та можливість програмування складних систем циклічного процесу метання.
зміст
|
ВСТУП……………………………………………………………………………..5 |
|
1 Аналіз предметної області………………..………………………………..…6 |
|
1.1 Поняття «штовхання ядра». Техніки штовхання………...….….…...6 |
|
1.2 Математичний апарат «штовхання ядра»…………………………...7 |
|
2 Задачі та цілі нейромереж…………………………………….……………..11 |
|
3 Програмна система для математичного моделювання штовхання ядра….15 3.1 Опис розробленої системи………………………….………………....15 3.2 Результати використання нейромереж. Вирішення питання знаходження кращого підтипу техніки ……………..…………………………..21 |
|
Висновки………………………………………………………………………….27 |
|
Література………………………………………………………………………...28 |
ВСТУП
Легку атлетику прийнято називати "королевою спорту", тому що вона є одним з наймасовіших видів спорту, в її дисциплінах завжди розігрувалося найбільшу кількість медалей на Олімпійських іграх. Сучасний рівень розвитку легкої атлетики, зокрема штовхання ядра, ставить задачу по розробці нових, більш раціональних засобів і методів спортивної підготовки, які сприяють швидкому і надійному досягненню високих спортивних результатів.
Якщо взяти результати останнього чемпіонату світу, який проходив в Досі у 2019 році, то трійка лідерів в чоловічому штовханні ядра розійшлася на результаті 22 метри 90 сантиметрів, у той же момент найкращий результат сезону 2020-2021 в Україні – 20 метрів 1 сантиметр, що являється 54-м у міжнародному рейтингу. Примітно, що позиції вище відносяться не до професійних спортсменів, а до студентів коледжів (наприклад Північно-Техаський університет), на базі яких з кожним роком розвивають все нові методи тренувань як в методології, так і в інформаційному середовищі. Це приводить на думку, що подальше зростання результатів можливе не стільки за рахунок вдосконалення техніки метань, для чого доцільно використовувати інформаційні технології.
Метою даної роботи є створення комплексу програмних продуктів для полегшення тренувального процесу штовхальників ядра. Знаходження максимально ефективно показників для взаємодії ланцюга "спортсмен-швидкість-ядро" за допомогою апарату нейронних мереж та відсотка корекції техніки, можливість використання біометричних, антропогенних даних спортсмена для вибору техніки штовхання ядра.
Об’єкт дослідження – фізико-математична концепція штовхання, за допомогою якої визначається потрібність використання конкретної техніки для забезпечення максимальної дальності польоту, та можливість програмування складних систем циклічного процесу метання.
1 АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ
1.1 Поняття «штовхання ядра». Техніки штовхання
Усі метання відносяться до ациклічних вправ. Дальність польоту снаряду залежить від початкової швидкості польоту, кута вильоту та протидії повітря. Початкова швидкість є основним чинником, що впливає на дальність польоту снаряду. Протидія повітря завжди призводить до зниження швидкості польоту снаряду. Так, при штовханні ядра швидкість польоту перед приземленням знижується на 0,9 %. При метанні в умовах високогір’я, дальність польоту ядра може збільшитися на 0,5 %, молота – 0,8 %, списа – 2 %, а дальність польоту диска знижується до 1,5 % (без вітру).
Дослідження дозволили виявити оптимальну початкову швидкість вильоту снарядів при метанні на рекордну дальність. При штовханні ядра на 21,78 м, вона дорівнює, приблизно, 13,8 м.с–1 . Така висока швидкість може бути досягнута лише завдяки досконалій техніці й високому рівню спеціальної фізичної підготовленості. Рівень технічної підготовленості можна визначити за допомогою порівняння результатів метання з місця і з розбігу, повороту, стрибка. Чим більша ця різниця, тим краща техніка, і навпаки. У середньому, ця різниця при штовханні ядра рівна 1,5–2 м. Техніка (штовхання) може бути умовно розділена на чотири частини (фази): – підготовка до розбігу й розбіг (поворот, стрибок); – підготовка до заключного зусилля («обгін»); – заключне зусилля; – збереження рівноваги після вильоту снаряду. Правильне утримання снаряду залежить від його форми, ваги, антропометричних і фізичних особливостей спортсмена й техніки штовхання. Утримання снаряду повинно сприяти кращому використанню рухових здібностей спортсмена, особливо при виконанні заключного зусилля. Правильне утримання снаряду дозволяє краще контролювати рух і зберігати необхідний тонус м’язів до моменту заключного зусилля. Підготовка до розбігу й розбіг. Основним завданням даної фази штовхання є збільшення початкової швидкості руху снаряду. Стартове прискорення, або розбіг, при штовханні ядра досягається за допомогою енергійного розгинання опорної (правої) ноги й маху лівою. Дослідженнями встановлено, що при штовханні ядра на рекордну дальність лінійна швидкість руху снаряда перед заключним зусиллям становить 1,98 м.с–1 . Підготовка до заключного зусилля («обгін снаряду») у різних штовханнях, здійснюється по-різному, однак, у всіх випадках, велике значення має створення передумов для збільшення швидкості до кінця штовхання.
Насамперед, необхідно подбати про таке вихідне положення, яке дозволяє найбільш ефективно проявляти фізичні можливості й рухові здібності спортсмена, надавати снаряду більш висої швидкості. Проміжні положення спортсмена мають загальні риси й характеризуються: – деяким зниженням ЗЦМ тіла, що є результатом згинання ніг; – найбільшим віддаленням снаряду від точок вильоту й передньої опори; – значним нахилом тулуба (у протилежну від штовхання сторону). Таке взаємовигідне розташування частин тіла сприяє розтягуванню м’язів перед заключним зусиллям, які проявляють максимальну силу й швидкість скорочення. Виліт і політ снаряду. Виліт ядра відбувається з висоти, яка відповідає повному випрямленню ніг, тулуба й руки спортсмена. Передчасний або пізній виліт є наслідком порушення техніки. У процесі прояву зусиль до снаряду дуже важливо, щоб рівнодіюча сила збігалася з кутом вильоту. Теоретично найбільш оптимальним вважається кут рівний 45° (без урахування протидії повітря). При визначенні кутів вильоту потрібно також враховувати аеродинамічні властивості снарядів. Оптимальні кути вильоту для кожного снаряда різні. У штовханні ядра він рівний приблизно 40°.
1.2 Математичний апарат «штовхання ядра»
Основою максимального результат є правильність виконання фінальної (заключної фази штовхання ядра). Тому доцільно буде дослідити цю область спортивної техніки, однак зі статичною боку. Розглянемо від яких величин вона залежить в першу чергу. З рівняння механіки вона визначається так:
(1.1)
де 
– початкова швидкість вильоту снаряда в м/с,
яка повідомляється снаряду спортсменом в момент випуску його з руки.
– початковий кут вильоту снаряда в градусах.
– прискорення сили тяжіння.
Для розрахунків у спортивних метаннях рівняння (1.1) застосовується з наступних причин.
По-перше, воно не враховує висоту, на якій снаряд залишає руку спортсмена.
По-друге, він не враховує вплив атмосферного середовища.
По-третє, через обмеженість силових можливостей спортсмена. Вага такого снаряд, як ядро, виявляється сумірною з силою впливу метальника на снаряд, і як наслідок це відхиляє оптимальний кут вильоту снаряда.
В-четверте, за наявності швидкості розбігу, яка у штовханні ядра порівнянна зі швидкістю передається снаряду в процесі метання.
На ядро, летить у повітрі з якоюсь початковою швидкістю, діють тільки дві сили: сила тяжіння Землі і сила опору повітря, вплив якої буде оцінено нижче.
Спортсмену у міру зростання майстерності необхідно ретельно аналізувати кути випуску ядра, так як відхилення від оптимальних кутів на кілька градусів зі збільшенням дальності штовхання призведе до значних втрат результату. Тут важливі саме абсолютні величини, так як при високому результаті втрата кожного сантиметра може виявитися досить відчутною з – за того, що спортсмен наближається до межі своїх можливостей.
Оскільки максимальна дальність польоту ядра визначається рівнянням (1.1), підставляючи в нього значення рівняння кінетики [1], отримуємо:
(1.2)
Рисунок 1.1 – Зображення вектору фізичних змінних
Отже, з формули (1.2) ми бачимо, що чим менше сила впливу на ядро, тим більшим повинен бути кут спрямування цієї сили, який демонструє нам рис.1.6. При визначеному для даної сили куту настає оптимальне поєднання всіх величин, що призводить до максимальної дальності польоту снаряда.[1 – 2]
Переймаючись
величинами горизонтальну і вертикальну швидкостей, ми можемо знайти дальність
польоту снаряда для певного кута у. При цьому швидкість вильоту і кут вильоту 
будуть знайдені з
наступних відносин:
(1.3)
А також рівняння для знаходження кута виштовхування:
(1.4)
Характерно, що
оптимальні кути 
зі збільшенням
швидкості старту дещо підвищуються і вони значно більше кутів при відсутності
старту (
, = о, пунктир на рис. 1.2).
Рисунок 1.2 – Графік залежності кутів штовхання, результату та сили
Внаслідок цього
збільшується компенсує сила 
, тобто погіршується використання сили метальника: при
стартовому розгоні метальник як би штовхає ядро на 500-600 кг важче. На рис.
1.2, де показано, що через штовхання ядра під кутом до горизонту, але неточно
вгору метальник доводиться компенсувати не повний вага ядра (7,257 кг), а
наприклад, лише 5,360 кг при штовханні з місця і 6,020 кг при стартовій
швидкості 2,4 м /с і 6,240 кг при 
= 2,8 м/с. Ці
цифри розраховані для штовхання приблизно на 12 м (Р = 29,028 кг). Зі
збільшенням дальності штовхання сила компенсації, відповідно знижується,
залишаючись все ж більш високою для штовхання з розбігу. З графіків випливає,
що чим більше вага ядра, тим більший відсоток його ваги спортсмену доводиться
компенсувати при штовханні під оптимальним кутом вильоту. При силі 30 кг
діапазон компенсації для ядер вагою від 3 до 12 кг лежить в, межах 73,4-7-76,8
°від ваги ядра. Зі збільшенням сили, що прикладається до ядра, сила компенсації
відповідно падає. Це пояснюється для всіх снарядів, дальність їх польоту
зростає, кути вильоту підвищуються та прагнуть досягти 45 °, а кути штовхання
знижуються також в сторону 45 °. Повертаючись до кривих на рис. 1.2, ми бачимо,
як зменшується різниця в кутах.
Таким чином в
межі при =
= 45 ° сила компенсації становитиме 70,7% від ваги
снаряда. Наприклад, штовхаючи 10-кілограмове ядро силою 10 кг, спортсмен буде
витрачати на компенсацію ваги ядра приблизно 8,5 кг і лише 1,5 кг на
повідомлення йому швидкості. Діючи на той же ядро з силою 40 кг, метальник
витрачає на компенсацію лише 7,5 кг.
Ці дані можуть надати значну допомогу спортсмену в тренуванні. Припустимо, метальник показав результат: рівний приблизно 16 м (вага ядра 7,257 кг). Для цього потрібна сила 88,5 кг. При такій силі ядро вагою 10 кг має пролетіти 11,3 М і ядро 6 кг приблизно 19 м. Якщо виявиться, що важке ядро летить-менше зазначеної дальності, значить, у спортсмена не вистачає сили. Якщо важке ядро штовхається приблизно на розрахункову дальність, а легке не досягає її, тобто летить менше 19 м за графіком, значить, у спортсмена недостатньо швидкості і техніка його руху недосконала. Природно, це має змусити спортсмена і його тренера подумати про направлення всієї тренувальної роботи: якщо недостатньо сили, треба значно збільшити елементи силової підготовки, а якщо запас сили перевищує показується результат, то треба реалізувати наявні силові можливості, збільшивши число тренувань на розвиток швидкості і техніки .
Для того щоб зменшити час, який витрачається на тестування сили спортсмена та його швидкості, було введено поняття – відсоток корекції техніки, тобто залежність антропогенних, силових, підривних, швидкісних та кутових (останні заміри техніки, або техніку яку потрібно досягти) параметрів спортсмена для покращення результату (максимально-ефективної техніки штовхання ядра).
Відсоток корекції техніки знаходиться за допомогою апарату штучної нейронної мережі, математична модель якої описана далі.
Для вирішення вище зазначених завдань використовувалися такі методи дослідження: теоретичний аналіз літературних джерел, синтез і узагальнення отриманих знань, розробка програмного засобу для наближеного знаходження показників спортсмена-метальника.
2 ЗАДАЧІ ТА ЦІЛІ НЕЙРОМЕРЕЖ
Виділимо п'ять завдань, кожна з яких за наявними даними про вік, зріст, масу тіла атлета і іншим характеристиках повинна визначити дальність польоту ядра, однак перелік характеристик в кожному випадку буде різним.
1. Розглядаються всі чоловіки з характеристиками «Швидкість-кут-висота» і без поділу на використовувану техніку метання (фактично модель з [000]).
2. Розглядаються всі чоловіки з характеристиками «Швидкість-кут-висота» і без поділу на використовувану техніку метання, але з додаванням нових параметрів пройденого ядром відстані розгону спортсменом.
3. Розглядаються всі жінки без поділу на використовувану техніку метання з характеристиками пройденого ядром відстані.
4. Розглядаються чоловіки з технікою метання «Glide» з характеристиками «Швидкість-кут-висота» і параметрами пройденого ядром відстані.
5. Розглядаються чоловіки і жінки з технікою метання «Glide» з характеристиками пройденого ядром відстані.
Для кожного завдання підготуємо дані за прикладом рис. 2.3.
Таблиця 2.1 – Задані задачі
|
№ |
Стать |
Техніка |
Швидкість-кут-висота |
Length of glide |
Foot distance in power position |
Length in flight phase |
Length of spatial relocation in power position |
|
1 |
Чол. |
Будь-яка |
+ |
– |
– |
– |
– |
|
2 |
Чол. |
Будь-яка |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
3 |
Жін. |
Будь-яка |
– |
+ |
+ |
– |
– |
|
4 |
Чол. |
Glide |
+ |
+ |
+ |
– |
– |
|
5 |
Усі |
Glide |
– |
+ |
+ |
– |
– |
Рисунок 2.3 – Задані та підготовлені данні (приклад п’ятої задачі)
|
|
|
|
|
|
Рисунок 2.4 – Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-6-3-1 (завдання 1)
|
|
|
Рисунок 2.5 - Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-8-3-1 (завдання 2)
|
|
|
Рисунок 2.6 - Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-5-3-1 (завдання 3)
|
|
|
Рисунок 2.7 - Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-8-3-1-Glide (завдання 4)
|
|
|
Рисунок 2.8 - Граф і діаграма розсіювання нейронної мережі MLP-6-3-1-Glide (завдання 5)
Середні точності (середні помилки – відхилення) всіх розрахунків зведені в табл. 2.1.
Таблиця 2.1 – Точність кожного розрахунку
|
Задача |
Стать |
Техніка |
Середня точність [м] |
Середня точність [%] |
|
1 |
Чол. |
Будь-яка |
0,004632 |
0,0216% |
|
2 |
Чол. |
Будь-яка |
0,003464 |
0,0163% |
|
3 |
Жін. |
Будь-яка |
0,003627 |
0,0192% |
|
4 |
Чол. |
Glide |
0,375513 |
1,7144% |
|
5 |
Усі |
Glide |
0,682436 |
3,3280% |
Можна зробити висновок, що моделі, що враховують всі характеристики штовхання ядра (№2 та №3), показують трохи більш високу точність розрахунків, ніж модель, заснована тільки на характеристиках «Швидкість-кут-висота» (№1). У той же час закономірності, що визначають дальність кидка у чоловіків і жінок, різні, що доводить модель №5. Значна величина помилки в моделі №4 пояснюється малим числом прикладів для навчання мережі.
Однак це лише припущення для моделювання штовхання ядра, у ньому застосовуються лише 8 вхідних даних, 3 якими можливо знехтувати (статтю, технікою та довжиною скачку), але вони ні як не впливають на оцінювання якостей самого спортсмена. Оновлена система допомагає знайти залежність між силовою, взривною, антропогенною, швидкісною та кутовою групою показників спортсмена-метальника.
3 ПРОГРАМНА СИСТЕМА ДЛЯ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ШТОВХАННЯ ЯДРА
3.1 Опис розробленої системи підтримки прийняття рішень
В науковій праці виконано реалізацію системи підтримки прийняття рішення для розрахунків показників спортсмена метальника-ядра.
Розроблена система поділяється на 4 основні частини. Перша частина – це мале меню для орієнтації по програмі. Воно розраховане на доопрацювання в майбутньому. Друга частина та третя частини – це основні вікна програми, для моделювання показників техніки штовхання ядра «з місця» та «зі стрибка». Четверта частина – це розрахунок нейронної мережі, для знаходження відсотка корекції техніки (залежності силових та антропогенних даних спортсмена від показників техніки штовхання).
Приклади розрахунків кутів, графік висоти польоту ядра:
У другій частині програми «Со скачка» використовуються формули, описані у розділі 1.4. Вона розраховує та шукає залежність кутів вильоту від кута штовхання, горизонтальної та фінальної швидкості на результат.
Рисунок 3.1 – Головне вікно программи
Рисунок 3.2 – Результати приблизного пошуку
Рисунок 3.3 – Приклад для розрахунку при діапазонах
Рисунок 3.4 – Результати при діапозонах
Переходячи по вкладці «Коррекция техники», ми попадаємо на сторінку розрахунку нейронної мережі описаної у пункті 2.2.
Рисунок 3.5 – Процес навчання нейронної мережі
Результати тестування нейронної мережі додамо до таблиці що зображена на рисунку 3.6.
Рисунок 3.6 – Початкові дані та дані після тестування нейронної мережі
Згідно рисунку 3.6, бачимо, що прогнозуючий та вихід нейронної мережі знаходиться у нормі від 1-10% (не звважаючи на 5 результат тестової вибірки, так як похибка округлення при малих числах) що з технічної сторони доволі гарний результат. Згідно графіку зміни похибки навчання нейронної мережі, зображеному на рис. 3.7, можна дійти висновку, що мережа може бути навчена, бо її похибка прагне до 0.
Рисунок 3.7 – Графік зміни похибки навчання нейронної мережі
Для тестування знаходження відсотка корекції техніки розберемо приклади двох спортсменів з різними даними (рис. 3.8):
Рисунок 3.8 – Початкові дані спортсменів А та Б для експерименту
Якщо придивитесь, то можна побачити, що спортсмен А більш сильніший, ніж спортсмен Б, у наступних показниках: жим лежачи – 130 кг, присяд зі штангою – 200 кг, потрійний стрибок – 8,7 м, зріст - 1,9 м., однак відсоток корекції вище у спортсмена Б бо він раціональніше виконує спробу (згідно розділу 1 та 2). Це можливо побачити що зі зростом 1,9 м спортсмен А штовхає ядро на висоті 1,8 коли спортсмен Б зі зростом 1,8 м на висоті 2,2 м, під більш значущим кутом (45 градусів). Можна зробити висновок що програма працює вірно, та допомагає спортсменам та тренеру у більш тонких моментах тренувального процесу.
Рисунок 3.9 – Результат для спортсмена А
Рисунок 3.10 – Результат для спортсмена Б
3.2 Результати використання нейромереж. Вирішення питання знаходження кращого підтипу техніки.
У табл. 3.2. наведено перелік факторів, які впливають на результат штовхання ядра.
Таблиця 3.2 – Перелік факторів
|
№ |
Група |
Фактор |
Одиниці вимірювання |
|
1 |
Зросту та висоти випуску |
|
м |
|
2 |
Dr – довжина рук (розмах) |
м |
|
|
3 |
ZT – ріст спортсмена |
м |
|
|
4 |
Підривні |
LJ – результат в стрибках у довжину з місця |
м |
|
5 |
TJ – результат у потрійному стрибку |
м |
|
|
6 |
Силові |
LT – результат у жимі лежачи |
кг |
|
7 |
LS – результат у присіданні зі штангою на плечах |
кг |
|
|
8 |
VG – результат у взятті на груди |
кг |
|
|
9 |
TK – товчок штанги |
кг |
|
|
10 |
WS – вага спортсмена |
кг |
|
|
11 |
Швидкісні |
|
м/с |
|
12 |
|
м/с |
|
|
13 |
Кутові |
|
градус |
|
14 |
|
градус |
– висота випуску ядра
– фінальна швидкість випуску снаряда
– горизонтальна швидкість розгону снаряду 
– кут штовхання(від надпліччя)
–кут виштовхування(кут лодоні)
Розглянемо приклад двох спортсменів за допомогою розробленного программного забезпечення [2]: перший має високі показники у силовій підготовці та підривної (жим штанги 90 кг, присяд 120 кг, товчок 50 кг, взяття на груди 60кг при вазі 90 кг) , кут вильоту снаряда зі зростом 1,8 м буде 30 градусів, висота випуску 2 м , а горизонтальна швидкість 2 м/с, фінальна швидкість 7 м/с. Цей спортсмен штовхає ядро на результат 8,70 м
Рисунок 3.11 – Результат першого спортсмена
Розглянемо другий випадок: спортсмен має середні показники у силовій та взривній підготовці (жим штанги 70 кг, присяд 100 кг, товчок 30 кг, взяття на груди 50кг при вазі 70 кг), кут вильоту снаряда зі зростом 1,7м буде 36 градусів, висота випуску 2,1м, горизонтальна швидкість 1,5 м/с, фінальна – 8 м/с. Цей спортсмен штовхає ядро на результат 10м 20см.
Рисунок 3.12 – Результат другого спортсмена
Виникає питання: чому спортсмен з меншою силовою підготовкою зміг перештовхати спортсмена з вищою, та антропогенні данні котрого краще? Це зумовлено ефективно максимальною використання техніки штовхання ядра. У прикладі першого спортсмена він сподівався на силу більше, шо його розгін(горизонтальна швидкість) був швидшим ніж він зміг перевести її у фінальну, тому штовхнув ядро нижче за кутом та висотою. Другий спортсмен мав швидкісні показники трохи більше ніж силові, та гірші антропогенні данні, але він технічно зміг зменшити початкову швидкість , перевести її у фінальну та підійняти кут виштовхування, що й відобразилось на результаті.
Отже, ми повинні відповісти на питання:
1. Наскільки ефективно використовується показники спортсмена для досягнення найкращого результату;
2. Які показники для конкретного спортсмена вважати важливими, або менш важливими;
3. Наскільки техніка штовхання випереджує силові показники, або силові техніку;
4. Як можливо покращити техніку штовхання ядра.
Таким чином, ми маємо 14 вхідних значень, які належать до 5 класів – груп залежності, які поділені на фізичні величини та по класу дії. Матриця вхідних значень нейронної мережі буде мати вигляд:
|
|
(3.1) |
Після проведення розрахунків можна отримати відповіді на питання:
– наскільки ефективно використовуються показники спортсмена для досягнення найкращого результату;
– як можна покращити техніку штовхання ядра;
– які показники для конкретного спортсмена вважати більш або менш важливими;
– наскільки техніка штовхання випереджує силові показники, або силові показники випереджають техніку.
Ці завдання вирішує перша нейронна мережа, яка знаходить відсоток коррекції техніки штовхання[2].
Після того як було знайдено 14 факторів [4], які впливають на результат штовхання ядра, а саме: висота випуску ядра, довжина рук (розмах), ріст спортсмена, результат в стрибках у довжину з місця, результат у потрійному стрибку, результат у жимі лежачи, результат у присіданні зі штангою на плечах, результат у взятті на груди, товчок штанги, вага спортсмена, фінальна швидкість випуску снаряду, горизонтальна швидкість розгону снаряду, кут штовхання (від надпліччя), кут виштовхування (кут долоні). Ці 14 вхідних значень належать до 5 класів – груп залежностей, які поділені на фізичні величини та по класу дії: зросту та висоти випуску, підривні, силові, швидкісні, кутові. Вихідним фактором була дальність штовхання ядра. Результати розрахунків наведено у [5].
Але ще треба визначити, яка техніка метання більше підходить спортсмену згідно його фізичних параметрів. Маємо дані про спортсменів, які можна вважати вхідними факторами (рис. 1):
1. Висота випуску ядра за різними техніками.
2. Зріст спортсмена.
3. Стать спортсмена.
4. Вік спортсмена.
5. Довжина рук.
6. Довжина ніг.
7. Тип волокон м’язів.
8. Широта плечей.
9. Тест Абалакова на рухову якість – швидкість.
10. Довжина розгону.
Рисунок 3.310 – Вхідні дані
Кожен спортсмен може використовувати різну техніку метання (одну з 4 різновидів): скачок; круговий мах (низькі ноги); круговий мах (високі ноги, низькі плечі); круговий мах (високі ноги, високі плечі). При використанні кожної техніки він отримує різні результати. Таким чином, ми додаємо новий фактор – «техніка, що використовується для метання» – як результуючий. Знаходимо кращі результати для кожного спортсмена по кожному з факторів і проводимо класифікацію. Потім вводимо дані нового спортсмена, і модель (рис. 2) радить, яку техніку краще використовувати саме цьому спортсмену для отримання найкращих результатів.
Шляхом проведення низки чисельних експериментів було підібрано архітектуру нейронної мережі з одним прихованим шаром, який містить три нейрона. Результати розрахунків в середовищі Deductor наведено на рис. 3.27
Рисунок 3.11 – Схема нейронної мережі
Рисунок 3.12 – Порівняння результатів двох розрахунків та наявних даних
Задача може бути вирішена методом штучних нейронних мереж з архітектурою звичайного персептрону з десятьма вхідними факторами, наведеними на рис. 3.26, одним прихованим та одним вихідним («обрана техніка»). Застосування цієї моделі допоможе зменшити час знаходження техніки майже в два рази, що в свою чергу допоможе раціонально застосувати час для підготовки спортсмена у його віковій категорії.
ВИСНОВКИ
Наукова новизна роботи полягає в створенні системі моделювання та знаходження відсотка корекції техніки за допомогою апарату нейронних мереж, за допомогою якої можливо покращити тренувальний процес спортсмена-метальника ядра, що в свою чергу покращить результат. Також психологічно спортсмен буде готовий до кращого результату.
Практична цінність полягає в тому, що розроблено систему підтримки прийняття рішень – застосунок (додаток), який дозволяє змоделювати результат штовхання ядра, та знайти відсоток корекції техніки.
Використання апарату штучних нейронних мереж при розрахунку показників спортсмена-метальника ядра може дозволити за наявними даними про вік, зріст, масу тіла атлета, а також характеристикам польоту ядра визначити дальність цього польоту. Проведений порівняльний аналіз декількох моделей дозволив сформулювати певні висновки щодо точності їх розрахунків.
Задача знаходження техніки, може бути вирішена методом штучних нейронних мереж з архітектурою звичайного персептрону з десятьма вхідними факторами, наведеними на рис. 3.26, одним прихованим та одним вихідним («обрана техніка»). Застосування цієї моделі допоможе зменшити час знаходження техніки майже в два рази, що в свою чергу допоможе раціонально застосувати час для підготовки спортсмена у його віковій категорії.
ЛІТЕРАТУРА
1. Тутевич В.Н. Теория спортивных метаний / В.Н. Тутевич. – Москва, 1956. – 310 с.
2. Мельников А. Ю., Кадацкий Н. А. Разработка информационной системы для приблизительного нахождения показателей спортсмена-метателя при помощи математического моделирования толкания ядра и применения нейросетевых технологий // Вісник Донбаської державної машинобудівної академії: Збірник наукових праць. – Краматорськ: ДДМА, 2019. – №2 (46). – С.145-149.
3. Касюк С.Т. Використання нейронних мереж для аналізу і прогнозування даних у фізичній культурі і спорті / С.Т. Касюк, О.М Вахтомова. - Науково-теоретичний журнал «Вчені записки». - 2013. - № 12 (106). - С.72-77
4. Wilko Schaa. Biomechanical Analysis of the Shot Put at the 2009 IAAF World Championships in Athletics / Schaa Wilko. - New Studies in Athletics, № 3-4, 2010. - С.9-21. - URL: https://www.researchgate.net/publication/265661202
5. Мельников А.Ю., Кадацкий Н.А. Использование нейросетевых технологий для приблизительного нахождения показателей спортсмена-метателя ядра // Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у виробництві та освіті: стан, досягнення, перспективи розвитку: матеріали Всеукраїнської науково-практичної Internet-конференції. – Черкаси, 2019. – С. 87-89.
6. Кадацький М.А., Мельников О.Ю. Постановка задачі розрахунку показників спортсмена-метальника ядра із застосуванням штучних нейронних мереж з 14 вхідними факторами // Матеріали всеукраїнської науково-практичної конференції для студентів, аспірантів та молодих вчених «Прикладні інформаційні технології»: зб. наук. пр. Вінниця, ДонНУ імені Василя Стуса, 2020. – С. 22-24. https://jait.donnu.edu.ua/article/view/8889
7. Кадацький М.А., Мельников О.Ю. Розрахунок показників спортсмена-метальника ядра за допомогою штучної нейронної мережі з 14 вхідними факторами // Молодь у світі сучасних технологій за тематикою: Використання інформаційних та комунікаційних технологій в сучасному цифровому суспільстві: матеріали міжнар. наук.-практ. конф. (4-5 червня 2020 р., м. Херсон) / за заг. ред. Г.О. Райко. – Херсон: Видавництво ФОП Вишемирський В.С., 2020. – С.280-283. – ISBN 978-617-7783-84-7 (електронне видання)
8. Тип волокон. URL: http://mir-la.com/303-sostoyanie-myshc-i-rabotosposobnost-legkoatletov.html
9. Тест Абалакова. URL: https://studfile.net/preview/4309968/page:2/
10. BaseGroup Labs: официальный сайт. URL: https://basegroup.ru/community/articles/intro
11. Мельников А.Ю., Кадацкий Н.А. Приблизительное нахождение показателей спортсмена-метателя при помощи математического моделирования толкания ядра и программного обеспечения собственной разработки // Молодежь в науке: Новые аргументы: Сборник научных работ VIII-го Международного молодежного конкурса (Россия, г. Липецк, 30 марта 2018 г.). Часть I / Отв. ред. А.В. Горбенко. – Липецк: Научное партнерство «Аргумент», 2018. – С.66-70. – ISBN 978–5–6040276–9–1.
12. Мельников А.Ю., Кадацкий Н.А. Приложение для приблизительного расчета показателей спортсмена-метателя при толкании ядра с места // Сучасні інформаційні технології, засоби автоматизації та електропривод : Матеріали ІІ Всеукраїнської науково-технічної конференції, 19–21 квітня 2018 р. / За заг. ред. А. Ф. Тарасова. – Краматорськ : ДДМА, 2018. – С. 44-48.
13. Melnykov O.Yu., Kadatsky N.A. On the use of mathematical modeling for the approximate finding of indicators athlete core thrower // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції «Universum View 6». – Вінниця: ТОВ «Нілан-ЛТД», 2018. – С.293-294.
14. Мельников А.Ю., Кадацкий Н.А. О возможностях применения нейросетевого моделирования для приблизительного нахождения показателей спортсмена-метателя ядра // Нейромережні технології та їх застосування НМТіЗ-2018: збірник наукових праць всеукраїнської наукової конференції з міжнародною участю «Нейромережні технології та їх застосування НМТіЗ-2018» / за заг. ред. С.В.Ковалевського – Краматорськ: ДДМА, 2018. – С. 75-79.
15. Мельников О.Ю., Кадацький М.А. Знаходження приблизних показників спортсмена-метальника ядра за допомогою нейронних мереж // Інформаційні технології в культурі, мистецтві, освіті, науці, економіці та бізнесі : матеріали Міжнародної науково-практичної конференції. / М-во освіти і науки України; М-во культури України; Київ. нац. ун-т культури і мистецтв. – Ч.1. – Київ : Видавничий центр КНУКіМ, 2019. – С.172-173.
16. Мельников А.Ю., Кадацкий Н.А. Использование нейросетевых технологий для приблизительного нахождения показателей спортсмена-метателя ядра // Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології у виробництві та освіті: стан, досягнення, перспективи розвитку: матеріали Всеукраїнської науково-практичної Internet-конференції. – Черкаси, 2019. – С. 87-89
17. Кадацький М.А., Мельников О.Ю. Використання нейромережевих технологій для приблизного знаходження показників спортсмена-метальника ядра // Тези Всеукраїнської науково-практичної on-line конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених, присвяченої Дню науки. – Житомир : ЖДТУ, 2019. – С. 61. – ISBN 978-966-683-521-8
Назва конкурсу: Конкурс «Вирішення практичних задач із застосуванням штучного інтелекту»
ПІБ Співвиконавців: Мельников О.Ю.
ПІБ конкурсанта: Кадацький Микита Андрійович
Країна: Україна
Область: Донецька область
Назва НЗ: Донбаська державна машинобудівна академія
Учасник фіналу: Ні
Файл статті (pdf): Завантажити
