当前位置: 首页 > ai >正文

2025数维杯数学建模A题完整限量论文:空中芭蕾——蹦床运动的力学行为分析

2025数维杯数学建模A题完整限量论文:空中芭蕾——蹦床运动的力学行为分析 ,先到先得

A题完整论文https://www.jdmm.cc/file/2712067/

蹦床( Trampoline )是一项运动员利用蹦床的反弹,在空中展示技能
技巧的竞技运动,属于体操运动的一种,有“空中芭蕾”之称。在蹦床运
动过程中,运动员的起跳、 腾空和下落等动作都与蹦床的力学行为紧密
相关;同时,蹦床的弹性恢复性能也对运动员的运动表现有着至关重要的
影响。所以,深入分析蹦床的力学行为和弹性恢复性能,不仅有助于优化
运动员的技术动作减少受伤风险,制定科学的训练方法,提升其的竞技水
平;还能为蹦床设备设计提供力学依据,进而促进蹦床运动的全面发展与
推广。
现代蹦床赛事,弹床内共 112 个弹簧,框架长 5.050 米,宽 2.910 米,
1.15 米,网长 4.028 米,宽 2.014 米。比赛中,每位参赛队员需在蹦
床中心完成完成 1 套规定动作和 2 套自选动作。
对于蹦床运动,其整个过程可划分为如下三个基本阶段:
下落接触并压缩阶段: 在这个阶段,运动员从空中下落,接触到蹦床
表面,并开始压缩蹦床。在这个过程中,运动员受到向上的弹力和向
下的重力。随着压缩的加深,弹力逐渐增大,直到它等于重力为止。 舒张并脱离阶段: 当弹力等于重力时,运动员的速度达到最大,然后
开始减速。随着运动员继续向下移动,弹力继续增大,直到它超过重
力。这时,运动员开始向上弹起,蹦床也开始舒张。
上升阶段: 在上升阶段,运动员继续向上移动,直到达到最高点。在
这个过程中,运动员只受到重力的作用,因为此时已经脱离了蹦床。
在蹦床过程中,运动员可通过以下方式获得最佳竞技效果:
起跳时机: 运动员在接触蹦床的瞬间,通过腿部力量和身体姿态的调
整,可以在最合适的时机发力,从而获得更大的反弹力。
身体姿态控制: 在空中,运动员通过改变身体的姿态(如伸展或蜷缩)
来调整自己的重心和空气阻力,从而影响反弹的高度和方向。
动作连贯性: 连续的翻腾和转体动作可以帮助运动员维持动量,通过
多次小的反弹累积高度。
利用蹦床特性: 了解并利用蹦床的弹性特性,在接触点和反弹点的选
择上做出调整,以达到最佳的反弹效果
为简化研究,可将运动员看作是多段刚体组成,运动员通过主动蹬伸
力产生初始动能,完成后续动作。
(一)请建立模型,解决如下问题:
1. 比赛中,某身高 1.75 米运动员(其他参数见附表 1 )按规定完成一个
完整的“前空翻” 动作,请分析运动员在起跳瞬间为完成该动作的发
力方向、大小以及发力与身体姿态的关系,建立相应的模型,并考虑
利用数值模拟的方法对模型合理性进行验证。
2. 分析运动员从蹦床起跳后在空中飞行和落地过程中的受力情况,建立
运动员从起跳到落地的动力学方程,确定运动员落地时的速度和受力
情况;在不考虑运动员重心前提下,进一步讨论如何通过调整起跳高
度和落地姿势来减少落地时的冲击力。
假设运动员在空中达到最高点后开始下落,下落时需考虑下面两个因 素:
①空气阻力对运动员的影响
②落地瞬间蹦床的弹性恢复特性
3. 若多名运动员同时进行蹦床运动,建立包含多人体重和起跳时间等变
量的动力学方程,分析不同条件下蹦床的受力情况和疲劳损伤程度;
考虑多个运动员的体重分布(见附表 1 )、起跳时序(所有人必须在
出现落地者之前起跳)等因素,给出一种使得蹦床疲劳损伤最小的策
略,并对采用所提出策略前后蹦床的疲劳寿命提升效果进行预测。
http://www.xdnf.cn/news/4964.html

相关文章:

  • 边缘大型语言模型综述:设计、执行和应用
  • 图解gpt之神经概率语言模型与循环神经网络
  • TextRNN 模型实现微博文本情感分类
  • Python 基础语法与数据类型(六) - 条件语句、循环、循环控制
  • Android kernel日志中healthd关键词意义
  • React 第三十七节 Router 中 useOutlet Hook的使用介绍以及注意事项
  • Kubernetes Gateway API 部署详解:从入门到实战
  • 创始人IP的重塑与破局|创客匠人热点评述
  • uni-app,小程序自定义导航栏实现与最佳实践
  • 【NCCL】DBT算法(double binary tree,双二叉树)
  • sqli-labs靶场第二关——数字型
  • 手写 vue 源码 === ref 实现
  • SCADA|KIO程序导出变量错误处理办法
  • AGV通信第2期|AGV集群智能路径规划解决方案
  • 单片机-STM32部分:9-1、触控检测芯片
  • 【“星睿O6”AI PC开发套件评测】+ MTCNN 开源模型部署和测试对比
  • Vue 3 中编译时和运行时的概念区别
  • Vue3 el-tree:全选时只返回父节点,半选只返回勾选中的节点(省-市区-县-镇-乡-村-街道)
  • 华为5.7机考-最小代价相遇的路径规划Java题解
  • 什么是源网荷储一体化
  • 集成电路流片随笔26:tinyriscv的三级流水线细则pc
  • 深入解析C++核心特性:运算符重载、继承、多态与抽象类
  • Midscene.js Chrome 插件实战:AI 驱动的 UI 自动化测试「喂饭教程」
  • javax.net.ssl.SSLHandshakeException: No appropriate protocol
  • 湖南大学-操作系统实验5
  • 几款适合Windows的工具,小巧而精致
  • 【软件设计师:多媒体】14.多媒体技术及其应用
  • Excel图表 vs 专业可视化工具:差距有多大?内容摘要
  • Navicat BI 数据分析功能上线 | 数据洞察新方法
  • 计算机网络笔记(十八)——3.5高速以太网