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Enregistrement W2192780170 · doi:10.28985/jsc.v4i2.194

Validity of Track Aero System to assess aerodynamic drag in professional cyclists

2015· article· en· W2192780170 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Bouillod, Julien Pinot, Andy Froncioni, F. Grappe

Notice bibliographique

RevueJournal Of Science & Cycling · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDragAerodynamic dragAerodynamicsDrag coefficientMathematicsPosition (finance)SimulationPhysicsComputer scienceMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose : Aerodynamic drag is the main resistance (80- 90 %) among the total resistive forces (RT, N) opposing motion on level ground in cycling. It is important to decrease it to improve the performance in time- trial (TT). In order to decrease the aerodynamic resistance, it is important to evaluate it accurately (Debraux et al., 2011). Even if the wind tunnel is considered as a reference due to its reliability and sensitivity in detecting small changes in aerodynamic drag, this technique is very expensive and presents some methodological limitations. Garcia- Lopez et al. (2014) demonstrated the validity of velodrome tests for evaluating aerodynamic drag. Following the evolution of technology in sport science, a Track Aero System (TAS, Alphamantis, Montreal, Canada) has been recently created to display the aerodynamic drag coefficient (ACd, m2) in real- time. The aim of this study was to compare the measurement of ACd between the TAS and the classical indirect method (Grappe et al., 1997; Garcia- ‐ Lopez et al., 2014). Methods : 9 professional road cyclists exercised with their personal TT bike on a covered velodrome (Roubaix, France). Three sets of measurements were performed in different positions: 1) reference position, 2) position after a first change and 3) position after a second change (to try to again decrease ACd). For each position, the cyclists performed an incremental exercise at different speeds (V), performing a total of 37 laps. ACd was determined from the classical indirect method with the RT ‐ V2 linea regression(Grappe et al., 1997) and from the TAS. RT was determined from the measurement of PO (W) and speed (m.s ‐ 1) with a SRM powermeter (SRM Dura Ace 9000, Schoberer Rad Messtechnich, Julich, Germany). The TAS combined wireless timing measurements, the cyclists' speed and power sensors. Moreover, it takes into account ride height, drive train efficiency and the track geometry. Results : For each tested position, a significant difference was found between the ACd measured with the TAS and the indirect method (p < 0.001). Fig. 1 shows that ACd was underestimated with the indirect method. The mean value for the 3 tested positions was lower (- 13.6 %, p < 0.001) with the indirect method (0.199 ± 0.013 m2) compared to the TAS (0.226 ± 0.010 m2).The ACd was not significantly affected by the position changes. However, a strong correlation (r = 0.94, p < 0.001) was found between the ACd changes in the two methods. The mean change was similar between the TAS and the indirect method ( ‐ 1.6 ± 3.1 % vs. ‐ 1.5± 2.8 % respectively). Conclusions : This is the first study that analyse the validity and sensitivity of the TAS for assessing ACd during real-- ‐ time cycling locomotion on velodrome. The results demonstrate a high sensitivity with the TAS and the indirect method to detect small changes in aerodynamic position. Other studies performed with portable power meters have also demonstrated a high sensitivity in detecting major/minor changes in aerodynamic positions (Grappe et al., 1997; Garcia ‐ Lopez et al., 2014). Additionally, the results show that the indirect method underestimated ACd. The TAS computed the energy stored in the curve using track geometry. Indeed, in the velodrome curves, the centrifugal force increases V and decreases PO. This induces a decrease in ACd with the indirect method while the TAS took into account this physical phenomenon.The TAS is a very valuable and relevant system that allows the ACd measurements in real time with a high validity and sensitivity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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