A finite element analysis-based study of the effects of biomechanical characteristics on instructional interventions in sports
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, finite element analysis is applied to the mechanical characterization of the foot.A finite element simulation model of the foot is constructed and its material properties are defined.Finite element analysis is applied to calculate the stresses on various tissues of the foot under different touchdown modes.Set up controlled experiments to verify the advantages of FEA technology in sports.The material property values of each tissue in the simulation model differed greatly, which was in line with the actual situation of biological tissues.In the 2 touchdown modes, the change curves of flexion and extension angles of the supporting foot were generally similar in the latter 75% of the supporting phase, and the differences were concentrated in the first 25%.The movement of the foot on the coronal plane showed a general tendency toward eversion.There were 2 peaks in the vertical ground reaction force variation in the heel-touch mode and only 1 peak in the non-heel-touch mode.The resistance impulse and power impulse ratios varied widely.The time of occurrence of the maximum contact stress on the talo-heel joint surface varied.P<0.05, the experimental group was better than the control group in terms of skill level, learning interest and initiative of the two groups of students after the experiment.The use of finite element analysis to assist physical education teaching can enhance students' enthusiasm and skill level.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».