On Ski–Snow Contact Mechanics During the Double Poling Cycle in Cross-Country Skiing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Of the medals awarded during the Winter Olympics Games, most are awarded for sports involving cross-country (XC) skiing. The Double Poling (DP) technique, which is one of the sub-techniques used most frequently in XC skiing, has not yet been studied using simulations of the ski–snow contact mechanics. This work introduces a novel method for analysing how changes in the distribution of pressure on the sole of the foot (Plantar Pressure Distribution or PPD) during the DP motion affect the contact between the ski and the snow. The PPD recorded as the athlete performed DP, along with an Artificial Neural Network trained to predict the geometry of the ski (ski-camber profile), were used as input data for a solver based on the boundary element method, which models the interaction between the ski and the snow. This solver provides insights into how the area of contact and the distribution of pressure on the ski-snow interface change over time. The results reveal that variations in PPD, the type of ski, and the stiffness of the snow all have a significant impact on the contact between the ski and the snow. This information can be used to improve the Double Poling technique and make better choices of skis for specific snow conditions, ultimately leading to improved performance. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».