Optimal Control as a Tool for Innovation in Aerial Twisting on a Trampoline
Notice bibliographique
Résumé
Aerial twisting techniques are preferred by trampoline coaches for their balanced landings. As these techniques are not intuitive, computer simulation has been a relevant tool to explore a variety of techniques. Up to now, twisting somersaults were mainly simulated using arm abduction/adduction only (2D). Our objective was to explore more complex (3D) but still anatomically feasible arm techniques to find innovative and robust twisting techniques. The twist rotation was maximized in a straight backward somersault performed by a model including arm abduction/adduction with and without changes in the plane of elevation. A multi-start approach was used to find a series of locally optimal performances. Six of them were retained and their robustness was assessed by adding noise to the first half of the arm kinematics and then reoptimizing the second half of the skill. We found that aerial twist performance linearly correlates with the complexity of arm trajectory. Optimal techniques share a common strategy consisting of moving the arm in a plane formed by the twisting and angular momentum axes, termed as the best tilting plane. Overall, 3D techniques are simpler and require less effort than 2D techniques for similar twist performances. Three techniques which generate ∼3 aerial twists could be used by athletes because kinematic perturbations do not compromise the performance and the landing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».