Please use this identifier to cite or link to this item: http://doi.org/10.25358/openscience-3652
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorEndler, Stefan
dc.date.accessioned2013-12-18T09:27:48Z
dc.date.available2013-12-18T10:27:48Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/3654-
dc.description.abstractSchon seit einigen Jahrzehnten wird die Sportwissenschaft durch computergestützte Methoden in ihrer Arbeit unterstützt. Mit der stetigen Weiterentwicklung der Technik kann seit einigen Jahren auch zunehmend die Sportpraxis von deren Einsatz profitieren. Mathematische und informatische Modelle sowie Algorithmen werden zur Leistungsoptimierung sowohl im Mannschafts- als auch im Individualsport genutzt. In der vorliegenden Arbeit wird das von Prof. Perl im Jahr 2000 entwickelte Metamodell PerPot an den ausdauerorientierten Laufsport angepasst. Die Änderungen betreffen sowohl die interne Modellstruktur als auch die Art der Ermittlung der Modellparameter. Damit das Modell in der Sportpraxis eingesetzt werden kann, wurde ein Kalibrierungs-Test entwickelt, mit dem die spezifischen Modellparameter an den jeweiligen Sportler individuell angepasst werden. Mit dem angepassten Modell ist es möglich, aus gegebenen Geschwindigkeitsprofilen die korrespondierenden Herzfrequenzverläufe abzubilden. Mit dem auf den Athleten eingestellten Modell können anschliessend Simulationen von Läufen durch die Eingabe von Geschwindigkeitsprofilen durchgeführt werden. Die Simulationen können in der Praxis zur Optimierung des Trainings und der Wettkämpfe verwendet werden. Das Training kann durch die Ermittlung einer simulativ bestimmten individuellen anaeroben Schwellenherzfrequenz optimal gesteuert werden. Die statistische Auswertung der PerPot-Schwelle zeigt signifikante Übereinstimmungen mit den in der Sportpraxis üblichen invasiv bestimmten Laktatschwellen. Die Wettkämpfe können durch die Ermittlung eines optimalen Geschwindigkeitsprofils durch verschiedene simulationsbasierte Optimierungsverfahren unterstützt werden. Bei der neuesten Methode erhält der Athlet sogar im Laufe des Wettkampfs aktuelle Prognosen, die auf den Geschwindigkeits- und Herzfrequenzdaten basieren, die während des Wettkampfs gemessen werden. Die mit PerPot optimierten Wettkampfzielzeiten für die Athleten zeigen eine hohe Prognosegüte im Vergleich zu den tatsächlich erreichten Zielzeiten.de_DE
dc.description.abstractSport science has been supported by computer-aided methods already for severalrndecades. Advances in technology have increasingly benefited the practice of sports in recent times. Mathematical and computer science models as well as algorithms are now used to optimize performance in team and individual sport.rnIn this thesis, the metamodel PerPot, which was developed by Prof. Perl in the year 2000, is adapted to the endurance-oriented sport of running. The adaptations concern both the internal model structure and the manner of determining the model parameters. In order to use the model in sports practice, a calibration-test has been developed to adapt the specific model parameters to the individual athlete. The adapted model allows mapping a given speed profile to a corresponding heart rate profile. Once the model has been set to the athlete- characteristics, simulations of running can be done using given speed profiles. In practice, the simulations can be used for the optimization of training and competition. The training can be optimized by determining the simulated individual anaerobic threshold heart rate. The statistical analysis of the PerPot-threshold compared to the invasively determined lactate thresholds, which are usually used in sports practice, shows significant similarities. Competition can be supported by determing an optimal speed profile using various simulation-based optimization methods. The latest optimization method even allow the athlete to get updated predictions in the course of competition based on the speed and heart rate data measured during the competition. The competition target times of the athlets optimized by PerPot show a high prediction accuracy in comparison to the target times actually achieved.en_GB
dc.language.isoger
dc.rightsInCopyrightde_DE
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc004 Informatikde_DE
dc.subject.ddc004 Data processingen_GB
dc.titleAnpassung des Metamodells PerPot an den ausdauerorientierten Laufsport zur Trainings- und Wettkampfoptimierungde_DE
dc.typeDissertationde_DE
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-36079
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-3652-
jgu.type.dinitypedoctoralThesis
jgu.type.versionOriginal worken_GB
jgu.type.resourceText
jgu.description.extent108 S.
jgu.organisation.departmentFB 08 Physik, Mathematik u. Informatik-
jgu.organisation.year2013
jgu.organisation.number7940-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode004
opus.date.accessioned2013-12-18T09:27:48Z
opus.date.modified2013-12-18T09:47:31Z
opus.date.available2013-12-18T10:27:48
opus.subject.dfgcode00-000
opus.subject.otherLeistungspotential Metamodell , PerPot , Individuelle Anaerobe Schwelle , Trainingsoptimierung , Wettkampfoptimierung ,de_DE
opus.subject.otherPerformance Potential Metamodel , PerPot , Individual Anaerobic Threshold , Training optimization , Competition Optimizationen_GB
opus.organisation.stringFB 08: Physik, Mathematik und Informatik: Institut für Informatikde_DE
opus.identifier.opusid3607
opus.institute.number0805
opus.metadataonlyfalse
opus.type.contenttypeDissertationde_DE
opus.type.contenttypeDissertationen_GB
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485
Appears in collections:JGU-Publikationen

Files in This Item:
  File Description SizeFormat
Thumbnail
3607.pdf1.21 MBAdobe PDFView/Open