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          筆趣閣 > 都市小說 > 體壇之重開的蘇神 > 2248章 并行控制機制!失誤都不是事

          2248章 并行控制機制!失誤都不是事(3 / 4)

          髖關節發力階段,臀大肌與髂腰肌的激活比例設為8:2,增強后蹬與前擺力量。精確的激活配比可使肌群協同效率提升。

          博爾特在極速區,又是一步。

          重心軌跡的精準控制!

          在極速里面,蘇神身體重心的軌跡對推進效率至關重要。

          觸地瞬間,踝關節發力使重心快速前移,減少水平方向的制動時間。

          膝關節緩沖時,通過精確控制屈曲角度,將重心垂直波動幅度控制在最小范圍,避免能量浪費在垂直方向的起伏。

          髖關節發力階段,利用前擺和后蹬動作,使重心沿直線快速推進。

          米爾斯通過建立重心軌跡數學模型。

          結合自己經驗得出實時反饋——可將重心偏移誤差控制在1-2厘米以內。

          顯著提升加速效率。

          博爾特這邊簡直就是一氣呵成。

          看得出來剛剛的力矩調整。

          給博爾特相當多的額外信心。

          心里想著……

          我這次這么棒。

          都給踩出來了。

          這次。

          還是讓蘇看看我的技術能力了。

          的確。

          強的很。

          壓迫十足。

          可是。

          現在還是蘇神領先呢。

          博爾特。

          你有張良計?

          難道我就沒有過橋梯嗎?

          蘇神同樣是五十米附近開始解放。

          并不慌忙。

          關節角度優化!

          通過生物力學分析確定最佳關節角度!

          踝關節:觸地瞬間保持90°-95°跖屈角,蹬伸時達到120°-130°。

          膝關節:緩沖期保持120°-130°屈曲角,蹬伸時接近180°。

          髖關節:擺動腿前擺時達到120°-130°屈曲角,后蹬時伸展至180°。

          力矢量合成角度動態調整!

          根據加速進程實時調整地面反作用力的合成角度。

          增大垂直分力占比,使合成角度保持在45°-50°。

          逐步減小垂直分力比例,將合成角度調整至35°-40°,提高向前推進效率。

          維持穩定的力矢量角度,確保極速過程的連貫性。

          極速邁出。

          三維分力時序匹配優化!

          可通過優化三維分力的時序匹配提升推進效率!

          蘇神馬上證明。

          博爾特在改變。

          他。

          同樣是的。

          并且。

          手段只會更多。

          更強。

          更先進。

          垂直分力fz——觸地瞬間主動增加踝關節跖屈剛度,使fz峰值出現時間提前10-15s,快速建立支撐基礎。

          當膝關節進入緩沖期時,適當降低下肢剛性,延長fz作用時間,實現能量充分吸收與轉化。

          前后分力fx——在擺動腿著地前蘇神調整髖膝關節角度,使著地瞬間fx方向更接近水平。

          在踝關節蹬伸階段,通過髖關節快速前送與膝關節伸展協同,將fx的推進作用發揮到最大。

          內外分fy——激活臀中肌、闊筋膜張肌等側鏈肌群,在整個加速過程中保持fy穩定,防止身體側移導致的能量損耗。

          蘇神繼續邁出。

          同樣身上。

          電光暴起。

          就像是有電漿在身里面爆開。

          三維分力時序匹配優化后。

          分級控制的精細化。

          開始上路。

          原有的分級控制存在層級間信息傳遞效率不足的問題。

          通過細化分級控制層級,可提升控制精度。

          蘇神立刻熟練的逐一激發。

          首先是設立初級控制層,負責處理來自肌肉、關節感受器的基礎感覺信息,快速觸發如牽張反射等簡單的神經肌肉反應;。

          然后是中級控制層接收初級層的信息并進行整合,根據運動目標調整各關節的發力強度與順序。

          最后高級控制層基于大腦皮層的決策。

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