Интегральная оценка специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Зубарев Никита Сергеевич

• Зубарев Никита Сергеевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Зубарев Никита Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ЛИТЕРАТУРНЫМ ИСТОЧНИКАМ

1.1 Методы анализа спортивной информации

1.1.1 Разработка нормативов и оценок разносторонней подготовленности спортсменов

1.2 Особенности соревновательной деятельности гребцов академистов высокой квалификации

1.2.1 Биомеханические критерии эффективности соревновательной деятельности гребцов

1.2.2 Функциональные критерии эффективности соревновательной деятельности гребцов

1.3 Структура специальной физической подготовленности и функциональных

возможностей гребцов академистов высокой квалификации

Заключение по главе

ГЛАВА 2. ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ И ОРГАНИЗАЦИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Задачи исследования

2.2 Методы исследования

2.2.1 Педагогические методы

2.2.2 Медико-биологические методы

2.2.3 Биомеханические методы

2.2.4 Методы математической статистики

2.3 Организация исследования

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ СПЕЦИАЛЬНОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ГРЕБЦОВ ВЫСОКОЙ КВАЛИФИКАЦИИ

3.1 Исследование биомеханических и функциональных показателей гребцов-академистов высокой квалификации в процессе выполнения соревновательного упражнения

3.2 Исследование биомеханических и функциональных показателей гребцов-академистов высокой квалификации в процессе выполнения максимального инкрементального теста

3.3 Сравнительный анализ биомеханических и функциональных показателей гребцов высокой квалификации при выполнении максимального инкрементального теста и соревновательного упражнения

3.4 Корреляционный анализ показателей специальной работоспособности и

функциональных возможностей гребцов

Заключение по главе

ГЛАВА 4. ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА СПЕЦИАЛЬНОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВЛЕННОСТИ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫХ ГРЕБЦОВ-АКАДЕМИСТОВ

4.1 Факторный анализ специальной физической подготовленности гребцов

4.2 Факторный анализ функциональных возможностей гребцов

4.3 Разработка шкал оценки показателей специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов

4.4 Интегральная оценка структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов

4.5 Экспериментальное обоснование эффективности информационного обеспечения тренировки гребцов-академистов высокой квалификации на основе контроля их специальной физической подготовленности и функциональных

возможностей

Заключение по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Компьютерная программа интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации «Спортивный эксперт (академическая

гребля)»

Приложение Б. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интегральная оценка специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. В настоящее время очевидно, что разрыв между устоявшимися теоретическими основами системы подготовки, содержанием тренировочного процесса и современными реалиями развития олимпийской гребли, новыми научными данными, раскрывающими пути и механизмы повышения эффективности соревновательной деятельности и роста спортивных результатов высококвалифицированных гребцов, стремительно увеличивается.

Основным механизмом управления тренировочным процессом спортсменов высокой квалификации вообще, и гребцов в частности, является система контроля их разносторонней подготовленности [1, 2, 3, 4].

Вместе с тем, из-за разных моделей тестирующих нагрузок, применяемых в процессе контроля специальной физической подготовленности и функциональных возможностей спортсменов, сравнить данные практически невозможно [2, 5, 6, 7].

Вышеизложенное свидетельствует о необходимости стандартизации условий тестирования и комплексной оценки состояния спортсмена с учетом значимости факторов, определяющих его специальную физическую работоспособность.

Степень разработанности проблемы. Теоретической предпосылкой разработки адекватных оценок специальной подготовленности гребцов является создание моделей, отражающих наиболее значимые компоненты структуры их физических и функциональных возможностей [8, 9, 10, 11, 12, 13].

По мнению специалистов, разработка интегральных моделей физической подготовленности и функциональных возможностей спортсменов находится в стадии становления [7, 14]. Вместе с тем, данное направление в системе управления тренировочным процессом спортсменов приобретает все большую актуальность, особенно на этапе непосредственной подготовки к соревнованиям и в процессе отбора наиболее подготовленных спортсменов в команды.

По мнению специалистов [15, 16, 17, 18, 19], эффективный путь решения задачи, связанной с адекватной оценкой специальной физической подготовленности и функциональных возможностей спортсменов предполагает

определение факторов, лимитирующих уровень специальной работоспособности и достижение спортивных результатов.

Вопросы совершенствования комплексного контроля в системе подготовки гребцов-академистов изучались в работах Монахова В.В., 1985; Ткачука А.П., 1989; Сябро М.И., 1990; Иванчиковой Н.Н., 2011; Поповича, Н.А., 2019; Ткачевой Е.А., 2022 и др. [20, 21, 22, 23, 24, 25].

Разработке систем срочной информации о структуре движений гребца и возможной коррекции техники гребли посвящены работы Ткачука А.П., Иванникова Г.Ю., 2003; Ткачука А.П., Иванникова Г.Ю., Лугового С.И., 2006; Клешнева В.В., 2008, 2011; Померанцева А.А., 2014; Белоусова С.И., Квашука П.В., 2022 и др. [26, 27, 28, 29, 30, 31].

Вместе с тем, до настоящего времени отсутствует научно обоснованная система формализованной оценки структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации.

Сложившаяся проблемная ситуация при организации комплексного педагогического контроля в процессе спортивной подготовки гребцов требуют скорейшего разрешения следующих противоречий между:

а) необходимостью совершенствования системы научно-методического обеспечения подготовки гребцов-академистов высокой квалификации и отсутствием объективных критериев управления на основе современных информационных технологий;

б) расширением методик и параметров педагогического и медико-биологического контроля и отсутствием возможности определения и выявления вклада факторов в достижение спортивной результативности на основе интегральной оценки разносторонней подготовленности гребцов-академистов высокой квалификации.

В связи с теоретической и практической значимостью выделенных противоречий и необходимостью их научного разрешения можно определить основную проблему настоящего исследования, которая заключается в поиске

научно обоснованного ответа на вопрос: «Каковы теоретические основания и методическое содержание разработки интегральных моделей формализованной оценки биомеханических и физиологических показателей специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов?»

Научная значимость и недостаточная разработанность проблемы обусловили выбор темы исследования: «Интегральная оценка специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов».

Цель. Разработка и нормирование критериев оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов.

Объект исследования. Факторы, определяющие уровень специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов.

Предмет исследования. Методика интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов.

Гипотеза исследования. Предполагалось, что выявление факторной структуры и разработка интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов позволит оптимизировать методику комплексного контроля гребцов в годичном цикле подготовки.

Задачи исследования:

1. Изучить особенности специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов.

2. Выявить факторную структуру специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов.

3. Разработать шкалы оценки биомеханических и физиологических показателей, определяющих уровень специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов.

4. Разработать методику интегральной оценки структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов.

Методы исследования:

1) педагогические методы: анализ и обобщение научно-методической литературы, обобщение практического опыта, педагогические наблюдения, тестирование, модельные эксперименты в лабораторных и естественных условиях;

2) медико-биологические методы: эргометрия, исследование внешнего дыхания и газообмена;

3) биомеханические методы: акселерометрия, эргометрия;

4) статистическая обработка: методы вариационной статистики, описательная статистика, корреляционный анализ, факторный анализ.

Достоверность полученных результатов обеспечена надежной теоретико-методологической основой исследования; применением научных методов, адекватных поставленным в исследовании задачам; значительным объемом эмпирических данных; применением в исследовании широкого комплекса биомеханических и физиологических методов контроля и анализа состояния гребцов; корректным применением математико-статистических методов исследования и обработки научной информации.

Организация исследования

Исследование проводилось с 2022 по 2025 год в три этапа.

I этап - Теоретико-аналитический (2022-2023 гг.). На данном этапе проводился анализ научной и методической литературы по вопросам оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов. Также на этом этапе формулировались цели, задачи и гипотеза исследования.

II этап - Экспериментальный (2023-2024 гг.). В рамках данного этапа проводилось тестирование высококвалифицированных гребцов-академистов, осуществлялась разработка методики интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов и экспериментальное ее обоснование.

III этап - Аналитический (2024-2025 гг.). На завершающем этапе осуществлялась обработка и анализ полученных данных. Разрабатывались практические рекомендации по применению интегральной оценки в тренировочном процессе гребцов-академистов.

В исследовании приняли участие гребцы-академисты сборных команд России основного и юниорского составов. Выборка охватила 87 спортсменов.

Научная новизна исследования.

- впервые разработана методика интегральной формализованной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации;

- впервые разработана модель структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов с учетом значимости биомеханических и функциональных критериев;

- разработаны шкалы оценки комплекса показателей, составляющих наиболее значимые факторы специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов.

Теоретическая значимость исследования определяется дополнением теории гребного спорта новыми знаниями о методологии создания адекватных оценок и моделей, отражающих наиболее значимые компоненты структуры разносторонней подготовленности гребцов-академистов на основе современных информационных технологий.

Практическая значимость исследования заключается в разработке и научном обосновании методики интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой

квалификации, расширяющей возможности применения цифровых технологий в системе комплексного контроля спортсменов.

Разработаны шкалы оценки комплекса показателей и модели факторной структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации позволяющие повысить информативность и оперативность комплексного контроля в системе научно-методического обеспечения спортивной подготовки гребцов.

Полученные данные могут быть использованы для комплектования командных лодок, прогнозирования уровня специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов.

Результаты исследования могут быть использованы при разработке методических рекомендаций по совершенствованию комплексного контроля специальной физической и функциональной подготовленности гребцов, а также в практике работы кафедр гребных видов спорта.

Изложенная в диссертации методика может быть реализована при разработке интегральных оценок структуры разносторонней подготовленности высококвалифицированных спортсменов, специализирующихся в различных видах спорта.

Основные положения, выносимые на защиту:

- структура специальной физической подготовленности гребцов-академистов высокой квалификации, определяется уровнем развития следующих факторов: специальной динамической силы, специальной (силовой) выносливости и стабильности техники гребли;

- структура функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации, определяется уровнем развития следующих факторов: мощности, устойчивости и экономичности аэробного механизма энергообеспечения;

- разработанные центильные 5-балльные шкалы является объективным методом оценки показателей, в структуре факторов, определяющих специальную физическую подготовленности и функциональные возможности гребцов-академистов на этапе высшего спортивного мастерства;

- разработанная методика интегральной формализованной оценки позволяет выявить индивидуальную структуру биомеханических и функциональных критериев специальной физической подготовленности и функциональных возможностей высококвалифицированных гребцов-академистов и оптимизировать систему комплексного контроля.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 9 научных работ, в том числе, 3 работы - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования были доложены и обсуждены на всероссийских с международным участием и всероссийских научно-практических конференциях: «Современные тенденции развития теории и методики спорта высших достижений и системы подготовки спортивного резерва», МГАФК, Малаховка, 2024, 2025 гг.; «Биомеханика двигательных действий и биомеханический контроль в спорте», ГЦОЛИФК, Москва 2022, 2024 гг.;

Результаты исследования внедрены в тренировочный процесс гребцов-академистов сборной команды России по гребному спорту и ГУОР г. Бронницы Московской области.

Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 141 странице компьютерной верстки, содержит введение, 4 главы, заключение, практические рекомендации и приложения, иллюстрирована 21 рисунком и 27 таблицами. Список литературы включает 114 российских и зарубежных источников.

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ПО ЛИТЕРАТУРНЫМ ИСТОЧНИКАМ

1.1 Методы анализа спортивной информации

Интенсивность информационных связей между отдельными компонентами динамической системы имеет особое значение при мониторинге тренировочного процесса. Их создание на различных структурных уровнях, анализ, сравнение с параметрами модели и внесение необходимых корректировок в тренировочный процесс составляют основу информационного обеспечения подготовки квалифицированных спортсменов [32].

Информационный обмен требует взаимодействия человека и окружающей среды. Эффективность управления подготовкой спортсменов зависит от полноты и реалистичности этих связей. Этот процесс изначально происходит интуитивно и стихийно, но развивается в стройную систему благодаря развитию информационных связей с соответствующим научным комплексом.

Информационная сфера включает количественные характеристики компенсаторно-приспособительных реакций на молекулярном, клеточном, тканевом и организменном уровнях [33]. Это создает информационный поток, который сложно анализировать без специальной обработки. Интеграция информационных блоков осуществляется путем математической обработки с использованием дисперсионного, факторного или регрессионного анализа главных компонент [34]. Данные, полученные в ходе исследований спортивной деятельности, становятся информацией только тогда, когда их значимость осознана и использована для оптимизации управления подготовкой спортсменов.

Основные характеристики информации и информационных потоков, а также классификация, предложенная А. Мамиконовым в рамках большой организационной системы [35], могут быть применены к спортивной деятельности.

- целевое назначение. Отсутствие у информации определенного целевого назначения является препятствием для управления тренировочным процессом, информационным шумом. Полезная информация обычно имеет множественное назначение: прогностическое планирование, разработка тренировочных

концепций, принятие решений, мониторинг ситуации, выработка рекомендаций и, наконец, управление тренировочным процессом.

- достоверность информации показывает степень соответствия объекта полученной о нем информации. Понятие «надежность» родственно этой категории, но не тождественно ей и характеризует технические аспекты качества передачи и обработки информации.

- Ценность информации определяется ее потребительскими свойствами и влиянием на тренировочный процесс. При соблюдении всех требований к надежности и точности информации главное - ее релевантность для пользователя. Несвоевременно представленная информация представляет больший интерес для тренеров и спортсменов, чем для истории науки.

- периодичность информационного потока определяется скоростью изменения процессов на различных уровнях структуры изучаемого объекта. Значительные изменения в организме под влиянием физической нагрузки обусловлены нестабильностью изучаемой биологической структуры, скоростью структурных изменений органов и систем. Это определяет частоту получения информации о физическом состоянии спортсмена.

- избыточность информации необходима для принятия ответственных управленческих решений. Поскольку все физические характеристики организма измеряются с определенной погрешностью по сравнению с фактическими значениями, избыточность информации позволяет более надежно управлять спортивной подготовкой. Однако чрезмерная избыточность информации не только увеличивает затраты, но и затрудняет управление, поскольку ее обработка требует непропорционально больших затрат усилий и времени.

- стохастичность и детерминированность информационного потока. Вся информация о динамике процессов в организме, особенно на клеточном уровне, всегда стохастична (вероятностна), поэтому она должна быть избыточной. При этом информация о прошлом (информация о проведенных тренировках, информация о спортивных достижениях) всегда детерминирована и используется для прогнозирования и планирования будущей деятельности.

- дискретность и непрерывность информационного потока. Использование инструментальных методов для изучения тренировочного процесса обычно дает дискретную информацию о состоянии организма определяется периодическим принципом.

- скорость принятия решений определяется скоростью передачи и приема информации.

Перечисленные характеристики информационных потоков, корректно примененные на практике, способствуют рациональной организации и управлению процессом подготовки спортсменов.

1.1.1 Разработка нормативов и оценок разносторонней подготовленности

спортсменов

Разработка критериев, норм и факторов, определяющих состояние и динамику различных функциональных систем организма, необходима как для теории спортивной тренировки, так и для прикладных, методических потребностей.

В спортивной метрологии принято различать три вида нормативных показателей: сопоставительные, индивидуальные и должные [36]. Сопоставительные нормы основаны на сравнении показанного спортивного результата или тесно связанного с ним показателя с аналогичными характеристиками группы людей, принадлежащих к одной и той же совокупности. В основе индивидуальных норм лежит сравнение одного и того же спортсмена в разных состояниях. В системе подготовки юных спортсменов наиболее важное значение имеют должные нормы, основанные на анализе того, что должен уметь делать человек, чтобы успешно справляться с задачами, которые перед ним ставятся [37].

Индивидуальную норму формируют два фактора: реакция на внешние воздействия в процессе тренировки и реакция на изменения внутренней среды в онтогенезе. При этом используется пластический фонд, ресурсы которого обусловлены фенотипом человека [38].

Исследование специальной работоспособности спортсменов, специализирующихся в циклических видах спорта, осуществляется путем анализа специфических критериев. Для системы управления следует выбрать такой комплекс критериев, который будет адекватно отражать ее основные параметры.

Установление границ нормы функциональных систем организма. спортсменов в процессе их специфической деятельности, а также определение величины предельного варьирования без опасности нанести вред организму дает возможность ограничить пространство биологически оправданных приростов работоспособности при тренировке [39].

Для определения стандартных показателей используются различные методы, чаще всего метод среднего и стандартного отклонения, различные виды шкал, методы динамического наблюдения и методы множественной регрессии [40].

Требуемые нормативы, разработанные с использованием традиционных методов, часто подвергаются критике за неполное соответствие критериям требуемых значений. Использование стандартных отклонений способствует расширению диапазона требований к стандарту, что приводит к тому, что генеральная совокупность, для которой определяется стандарт, не может считаться качественно однородной [41].

Под нормой обычно понимается среднее арифметическое в пределах половины стандартного отклонения [36]. Наличие столь широкого диапазона различных оценок отклонений от нормы может быть удобно для решения практических задач в различных научных областях. Однако даже в одних и тех же областях спортивной науки изменчивость оценок и методы их определения недостаточно способствуют стандартизации диапазона стандарта, что в конечном итоге затрудняет сравнение экспериментальных данных разных авторов, основанных на разных подходах к определению диапазона оценок флуктуационного ряда.

Некоторые авторы [37, 41, 42] используют для оценки результатов контрольных упражнений методы множественной регрессии, которые не лишены недостатков, связанных с нормативным методом. Главным недостатком

нормативным метода является то, что нормой является средний спортсмен. Соответственно, все его показатели должны быть усредненными. При этом зачастую не учитывается возможность достижения тех же спортивных результатов при разных физических возможностях.

Можно заметить, что традиционные методы определения нормативных показателей обладают рядом недостатков, затрудняющих их использование при разработке нормативов, соответствующих различным направлениям подготовки юных спортсменов.

Решение проблемы обобщения и укрупнения информации необходимо по той причине, что при изучении функциональных систем спортсменов исследователь получает множество параметров, взаимодействие которых не поддается непосредственному осмыслению.

При избыточной информации возникает необходимость выделить главные параметры, выявляющие суть изучаемого явления. Такую задачу решают методы факторного анализа с нахождением оптимальной структуры факторов. Эти методы позволяют в компактной форме отобразить наиболее существенные стороны объекта [34, 43, 44].

1.2 Особенности соревновательной деятельности гребцов академистов высокой

квалификации

1.2.1 Биомеханические критерии эффективности соревновательной деятельности

гребцов

Гребок — это сложное движение, состоящее из множества взаимосвязанных частей, многие детали которого до сих пор не полностью изучены. Однако с развитием новых технологий появляется возможность измерить и изучить больше деталей гребного движения. Например, миниатюризация измерительного оборудования теперь позволяет собирать данные в ситуациях, похожих на гонки, или во время гонок. Инструменты, которые настолько малы и легки, что они никак не влияют на движение или производительность гребца, предоставили новые возможности, которые только начинают использоваться.

Однако в гребном сообществе все еще бытуют некоторые трудноискоренимые заблуждения. Например, многие тренеры оспаривают тот факт, что подъемные силы вообще воздействуют на гребную лопасть, не говоря уже о том, чтобы признать важность этих сил или подумать о том, как лучше всего их использовать. Другой пример: некоторые тренеры считают, что гребец может перейти от конца гребка в начало, не натягивая подножку (Hamilton 2016) [45].

Гребное движение можно рассматривать как передачу энергии. Метаболическая система гребца использует энергию потребляемых питательных веществ для производства механической энергии через мышцы, чтобы тянуть рукоятки весла. Затем эта энергия преобразуется веслами и лопастью в движущую энергию, которая необходима для компенсации энергии, затрачиваемой на преодоление сопротивления воздуха и воды. Закон природы заключается в том, что некоторое количество энергии обязательно теряется при каждой из этих передач

[46].

Существует прямая связь между движением и общим сопротивлением. Движение должно компенсировать энергию, затраченную на преодоление сопротивления, если гребец хочет поддерживать определенную скорость. Гребцы могут двигаться быстрее, если они смогут создавать большую продвигающую силу, поэтому они всегда будут пытаться перевести как можно больше своей механической энергии в движение [47, 48].

Если тяга больше сопротивления, вся гребная система увеличит скорость, что в свою очередь создаст большее сопротивление, пока обе меры не вернутся в состояние равновесия. И наоборот, если сопротивление больше тяги, система замедлится, пока тяга и сопротивление снова не станут равны по величине.

Существует три основных независимых части, которые составляют общую гребную систему (ЦМо): гребец (ЦМг), лодка (ЦМл) и весла (ЦМв). Типичная масса гребца варьируется от 59 кг для женщин легкого веса и до 110 кг для мужчин. Одиночная лодка обычно имеет массу 14 кг, что является минимальной массой, которую такая лодка должна иметь в соответствии с международными правилами гонок. Весло имеет массу около 1,3 кг. Поскольку масса весла настолько мала по

сравнению с массой гребца, можно упростить дальнейшие обсуждения, предположив, что весло является жестким объектом определенного размера и формы не имея массы, не внося серьезной ошибки [49].

Для того, чтобы правильно описать гребковое движение, необходимо определить ключевые позы и фазы движения. Поза — это конфигурация частей тела в определенный момент времени. Фаза — это последовательность поз в течение определенного периода времени. Для описания основных частей гребка в таблице 1 выделены две позы и четыре фазы.

Таблица 1 - Определения поз и фаз гребка

Позы

Начало гребка гребец находится в крайнем переднем положении; обе руки вытянуты, расслаблены; корпус наклонен вперед, образуя острый угол между верхней частью ног; весла развернуты, перпендикулярно поверхности воды.

Конец гребка гребец находится в крайнем заднем положении, образуя тупой угол между корпусом и ногами (так называемый «выход за вертикаль»).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зубарев Никита Сергеевич, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Ширковец Е.А. Система оперативного управления и корректирующие воздействия при тренировке в циклических видах спорта: дис. д-р. пед. наук: 13.00.04. - М., 1995. - 285 с.

2. Иванов В.В. Педагогические и метрологические основы теории и методики измерений в спорте: Автореф. дис. д-р. пед. наук: 13.00.04. - М., 1991. -50 c.

3. Квашук, П. В. Критерии оценки функционального состояния гребцов на байдарках высокой квалификации / П. В. Квашук, С. В. Верлин, Г. Н. Семаева // Вестник спортивной науки. - 2008. - № 4. - С. 20-26.

4. Квашук, П.В. Актуальные направления системы научного и медицинского обеспечения подготовки спортсменов высокой квалификации и резерва / П.В. Квашук, Г.Н. Семаева // Вестник спортивной науки. - 2017. - №6. -С. 14 - 19.

5. Корженевский А.Н., Мотылянская Р.Е, Невмянов A.M. Анализ результатов неспецифических проб и тестов у представителей различных спортивных специализаций // Теория и практика физической культуры. - 1981. - №2 11. - С. 21-24.

6. Макарова Г.А., Якобашвили В.А., Алексанянц Г.Д., Локтев С.А. О принципах оценки медико-биологических критериев функционального состояния организма спортсменов // Теория и практика физической культуры. - 1991. - № 12. - С. 8-10.

7. Квашук, П. В. Современные технологии тренировки и контроля высококвалифицированных спортсменов / П. В. Квашук, Г. Н. Семаева, В. А. Раздувалова // Современные тенденции развития теории и методики спорта высших достижений и системы подготовки спортивного резерва : материалы VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Малаховка, 25-26 апреля 2024 года. - Малаховка: Московская государственная академия физической культуры, 2024. - С. 302-307.

8. Мотылянская Р.Е. Значение модельных характеристик спортсменов высокого класса для спортивного отбора и управления тренировочным процессом // Теория и практика физической культуры. - 1979. - № 4. - С. 21-23.

9. Мищенко В.С. Автоматизированная диагностика функциональных возможностей спортсменов на основе физиологических критериев // Научно-спортивный вестник. - 1986. - №2. - С. 21-25.

10. Мищенко В.С. Функциональные возможности спортсменов. - Киев: Здоров'я, 1990. - 200 с.

11. Квашук П.В. Методические аспекты определения индивидуальной нормы функционального состояния юных спортсменов // Вестник спортивной медицины России. - М., 1997. - №2. - С.61.

12. Квашук П.В., Никитинская В.Н. Теоретические предпосылки индивидуального нормирования физической подготовленности и функционального состояния юных спортсменов: Метод. рекоменд. - М.: МГИУ, 1999. - 20 с.

13. Квашук, П.В. Исследование факторов, определяющих спортивный результат высококвалифицированных гребцов на каноэ / П.В. Квашук, Г.Н. Семаева, И.Н. Маслова // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта - № 3 (133) - СПб: изд-во политех. ун-та, 2016. - С. 111-115.

14. Маслова, И.Н. Моделирование как основа управления подготовкой спортсменов высокой квалификации / И.Н. Маслова, П.В. Квашук, Г.Н. Семаева // Медико-биологические и педагогические основы адаптации, спортивной деятельности и здорового образа жизни : Сборник научных статей XIII Международной научно-практической конференции, Воронежская государственная академия спорта, 18-19 апреля 2024 года. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр "Научная книга", 2024. - С. 350-354.

15. Граевская Н.Д. О диагностике тренированности в спортивной медицине // Научно-спортивный вестник. - М.: Физкультура и спорт, 1982. - № 5. - С. 12-16.

16. Функциональные системы организма: Руководство / Под ред. К.В. Судакова. - М.: Медицина, 1987. - 432 с.

17. Иорданская Ф.А. Взаимосвязь сердечно-сосудистой системы с другими параметрами обеспечения работоспособности спортсменов игровых видов спорта с учетом возраста, пола и игрового амплуа // Юбилейный сборник, посвященный 65-летию ВНИИФК: Научные труды. - М., 1999. - С. 79-84.

18. Квашук П.В., Власов А.Е., Семаева Г.Н. и др. Комплексная оценка уровня функциональных возможностей высококвалифицированных хоккеистов // Вестник спортивной науки. - М.: Советский спорт, 2003. - 20 с.

19. Маслова, И.Н. Система спортивной тренировки высококвалифицированных гребцов на байдарках и каноэ: специальность 13.00.04 "Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры" : диссертация на соискание ученой степени доктора педагогических наук / Маслова Ирина Николаевна. -Москва, 2022. - 352 с.

20. Монахов В.В. Методы контроля двигательной подготовки гребцов: дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - Малаховка, 1985. - 202 с.

21. Ткачук, А.П. Автоматизированный педагогический контроль технической подготовленности спортсменов в академической гребле: автореф. дис. канд. пед. наук: 13.00.04 / А.П. Ткачук. - М., ВНИИФК, 1989. - 25 с.

22. Сябро М.И. Педагогический контроль спортивно-технической подготовленности с учетом динамики инерционных процессов в технике академической гребли: Автореф. дис. канд. пед. наук: (13.00.04) / Киев. гос. ин-т физ. культуры. - Киев, 1990. - 24 с.

23. Иванчикова, Н.Н. Комплексная оценка функционального состояния высококвалифицированных гребцов-академистов / Н. Н. Иванчикова // Вестник спортивной науки. — 2011. — № 4. — С. 16-20.

24. Попович, Н.А. Факторы, преимущественно определяющие и лимитирующие спортивный результат на гребном эргометре / Н. А. Попович, А. А. Набатов // Наука и спорт: современные тенденции. — 2019. — Т. 22, № 1(22). — С. 67-74.

25. Ткачева, Е.А. Контроль физической подготовленности гребцов-академистов в годичном цикле / Е. А. Ткачева // Современные векторы прикладных

исследований в сфере физической культуры и спорта : сборник статей III Международной научно-практической конференции для молодых ученых, аспирантов, магистрантов и студентов, Воронеж, 24-25 февраля 2022 года. -Воронеж: Издательство «РИТМ», 2022. - С. 338-344.

26. Ткачук А.П., Иванников Г.Ю. Компьютерные технологии совершенствования технического мастерства и синхронности действий гребцов на базе многоместных тренажерных обучающе-диагностических комплексов с функциями «адаптивных роботов» // «Современный олимпийский спорт и спорт для всех»: Мат-лы конф VII Международный научный конгресс - Том. 3.- М.: «Спорт Академ Пресс», 2003. - С. 334 - 335.

27. Ткачук А.П., Иванников Г.Ю., Луговой С.И. Тренажерные обучающе-диагностические комплексы с функциями адаптивных роботов для академической гребли // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2006. - Т. 4 - № 1 - 3.- С. 202 - 204.

28. Клешнев, В.В. Оценка ускорения лодки и временной структуры гребка для анализа эффективности академической гребли / В.В. Клешнев, А.В. Волгин // Теория и практика физической культуры. - 2008. - № 3. - С. 57-62.

29. Клешнев, В.В. Расчет средних значений усилий за цикл гребка, необходимых для достижения высокого спортивного результата в академической гребле. / В.В. Клешнев, А.В. Волгин // Ученые записки ун-та им. П.Ф. Лесгафта. -2011. - № 8. - С. 84-87.

30. Померанцев, А.А. Биомеханический анализ водных локомоций на основе методики пространственной реконструкции гребка / А.А. Померанцев // Российский журнал биомеханики. - 2014. - Том 18, № 1. - С. 73-82.

31. Белоусов, С.И. Эффективность применения компьютерно-диагностического тренажерного комплекса технической подготовки юных гребцов академистов / С.И. Белоусов, П.В. Квашук // Теория и практика физической культуры. - 2022. - № 12. - С. 6-8.

32. Кастлер Г. Общие принципы анализа систем. -М. :Мир, 1968. - 361с.

33. Саркисов Д.С. Очерки по структурным основам гомеостаза. -М.:Медицина, 1977. - 350с.

34. Окунь Я. факторный анализ. -М.: Статистика, 1974, - 200 с.

35. Мамиконов А.Г. Управление и информация.-М.:Наука, 1975. -184 С.

36. Спортивная метрология / Под общ. ред. Зациорского В.М. - М.: Физкультура и спорт, 1982. - 256 с.

37. Кудинов A.A. Комплексная система подготовки школьников в раз-личных видах легкой атлетики: Автореф. дис. ... докт. пед. наук. - М., 1994.-48 с.

38. Булатова М.М. Теоретико-методические основы реализации функциональных резервов спортсменов в тренировочной и соревновательной деятельности: автореф. дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - Киев, 1996. - 50 с.

39. Глазко Т.А. Влияние тренировочных нагрузок на формирование двигательного навыка в скоростно-силовых видах легкой атлетики: автореф. дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - М., 1985. - 21 с.

40. 3ациорский В.М. Основы спортивной метрологии. - М.: Физкультура и спорт, 1979.-152 с.

41. Никитушкин В.Г., Максименко Г.Н., Суслов Ф.П. Подготовка юных бегунов. - Киев: Здоровье, 1988. — 112 с.

42. Чупрун А.К. Моделирование соревновательной деятельности при подготовке гребцов-байдарочников // Теория и практика физической культуры. -1990. - № 4. - С. 18-19.

43. Зациорский В.М. Кибернетика, математика, спорт. -М.: Физ. и спорт, 1968, - 240 с.

44. Смирнов Ю.И. Измерения в спорте и проблемы метрологического обеспечения // Теория и практика физической культуры - 1976 - №2. - С.48-54.

45. Hamilton, G. 2016. Sculling in a Nutshell. Milton Keynes, UK: Lightning Source UK Ltd.

46. Affeld, K., K. Schichl, and A. Ziemann. 1993. "Assessment of Rowing Efficiency." International Journal of Sports Medicine 14 (Suppl. 1): 39-41.

47. Kleshnev, V. 2016. The Biomechanics of Rowing. Ramsbury, Marlborough Wiltshire: The Crowood Press Ltd.

48. Kleshnev, V. 2019. "New Method of Kinetic Energy Evaluation." Rowing Biomechanics Newsletter no. 217.

49. Nolte, V. 1984. Die Effektivität des Ruderschlages: Biomechanische Modelle, Analyse und Ergebnisse. Berlin, Germany: Bartels & Wernitz Druckerei und Verlag KG.

50. Sliasas, A., and S. Tullis. 2009. "A Hydrodynamics-Based Model of a Rowing Stroke Simulating Effects of Drag and Lift on Oar Blade Efficiency for Various Cant Angles." Procedia Engineering, 8th Conference of the International Sports Engineering Association (ISEA).

51. Filter, K. 2004. "The System Crew - Boat." Lecture. www.row2k.com/features/files/20160308ATBadendumSystemCrewFilterPDF.pdf

52. Körner, T., and P. Schwanitz. 1985. Rudern. Sportverlag Berlin.

53. Williams, J., and A. Scott. 1967. Rowing: A Scientific Approach. Cranbury, NJ: Barnes & Co.

54. Bogucki, B. 2008. "A Biomechanical Analysis of the Rowing Catch: Airstroke." Independent study project thesis. University of Western Ontario.

55. Wegschneider, P. 2012. "Assessment of Airstroke Via a New Methodology Involving a Hull-Mounted Camera System." Independent study project thesis. University of Western Ontario.

56. Macrossan, M.N., and N.W. Macrossan. 2006. "Back-Splash in Rowing Shell Propulsion." Mechanical Engineering Report No. 2006/07. University of Queensland, Australia.

57. Kleshnev, V. 2019. "Review on Blade Propulsive Efficiency." Rowing Biomechanics Newsletter no. 225 (December).

58. Hill, A.V. 1938. "The Heat of Shortening and the Dynamic Constant of Muscle." Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 126B: 136-195.

59. Kleshnev, V. 1998. "Estimation of Biomechanical Parameters and Propulsive Efficiency of Rowing." Research report. Australian Institute of Sport.

60. Kleshnev, V. 2006. "Trampoline Effect." Rowing Biomechanics Newsletter 6 (2): February.

61. Hill, H., and S. Fahrig. 2009. "The Impact of Fluctuations in Boat Velocity During the Rowing Cycle on Race Time." Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports 19, 585-594.

62. Kleshnev, V. 2021. "Effect of Stroke Rate on Rowing Technique." Rowing Biomechanics Newsletter no. 239 (February).

63. Cabrera, D., and A. Ruina. 2006. "Propulsive Efficiency of Rowing Oars." Report. Department of Theoretical and Applied Mechanics, Biorobotics and Locomotion Laboratory, Cornell University.

64. Nolte, V., and S. McLaughlin. 2005. "The Balance of Crew Rowing Boats." Malaysian Journal of Sport Science and Recreation l (l): 51-64.

65. Secher, N.H. 1993. "Physiological and Biomechanical Aspects of Rowing: Implications for Training." Sports Medicine 15 (1): 24-42.

66. Steinacker, J.M., W. Lormes, M. Lehmann, and D. Altenburg. 1998. "Training of Rowers Before World Championships." Medicine & Science in Sports & Exercise 30 (7): 1158-1163.

67. Volianitis, Stefanos, C.C. Yoshiga, and Niels H. Secher. 2020. "The Physiology of Rowing With Perspective on Training and Health." European Journal of Applied Physiology 120: 1943-1963.

68. Nielsen, H.B., and P.M. Christensen. 2020. "Rower With Danish Record in Maximal Oxygen Uptake." Ugeskr Laeger 182 (8).

69. Bourdin, Muriel, Jean-Rene Lacour, Charles Imbert, and Laurent André Messonnier. 2017. "Factors of Rowing Ergometer Performance in High-Level Female Rowers." International Journal of Sports Medicine 38 (13): 1023-1028.

70. Hagberg, James M., William K. Allen, Douglas R. Seals, B.F. Hurley, A.A. Ehsani, and J.O. Holloszy. 1985. "A Hemodynamic Comparison of Young and Older Endurance Athletes During Exercise." Journal of Applied Physiology 58 (6): 2041-2046.

71. Ekblom, B., and L. Hermansen. 1968. "Cardiac Output in Athletes." Journal of Applied Physiology 25 (5): 619-625.

72. Schierbauer, Janis, Torben Hoffmeister, Gunnar Treff, Nadine B. Wachsmuth, and Walter F.J. Schmidt. 2021. "Effect of Exercise Induced Reductions in Blood Volume on Cardiac Output and Oxygen Transport Capacity." Frontiers in Physiology 12: 770.

73. Kerr, D.A, W.D. Ross, K. Norton, P. Hume, M. Kagawa, and T.R. Ackland. 2007. "Olympic Lightweight and Open-Class Rowers Possess Distinctive Physical and Proportionality Characteristics." Journal of Sports Sciences 25 (1): 43-53.

74. Treff, G., W. Schmidt, N. Wachsmuth, C. Völzke, and J.M. Steinacker. 2013. "Total Haemoglobin Mass, Maximal and Submaximal Power in Elite Rowers." International Journal of Sports Medicine 35 (7): 571-574.

75. Telford, R.D., J.C. Kovacic, S.L. Skinner, J.B. Hobbs, A.G. Hahn, and R.B. Cunningham. 1994. "Resting Whole Blood Viscosity of Elite Rowers is Related to Performance." European Journal of Applied Physiology 68 (6): 470-476.

76. Larsson, L., and A. Forsberg. 1980. "Morphological Muscle Characteristics in Rowers." Canadian Journal of Applied Sport Sciences 5 (4): 239-244.

77. Roth, W., P. Schwanitz, P. Pas, and P. Bauer. 1993. "Force-Time Characteristics of the Rowing Stroke and Corresponding Physiological Muscle Adaptations." International Journal of Sports Medicine 14 (Suppl. 1): S32-S34.

78. Dempsey, Jerome A., and Peter D. Wagner. 1999. "Exercise-Induced Arterial Hypoxemia." Journal of Applied Physiology 87 (6): 1997-2006.

79. Pripstein, L.P., E.C. Rhodes, D.C. McKenzie, and K.D. Coutts. 1999. "Aerobic and Anaerobic Energy During a 2-Km Race Simulation in Female Rowers." European Journal of Applied Physiology 79 (6): 491-494.

80. Roth, W., E. Hasart, W. Wolf, and B. Pansold. 1983. "Untersuchungen Zur Dynamik Der Energiebereitstellung Während Maximaler Mittelzeitausdauerbelastung." Med Sport (Berl) 23: 107-114.

81. Hartmann, Ulrich, and Alois Mader. 2005. "Rowing Physiology." In Rowing Faster, edited by Volker Nolte, 9-23. Champaign, IL: Human Kinetics.

82. Sousa, A., J. Ribeiro, M. Sousa, J.P. Vilas-Boas, and R.J. Fernandes. 2014. "Influence of Prior Exercise on Vo2 Kinetics Subsequent Exhaustive Rowing Performance." PLOS One 9 (1): e84208.

83. Nielsen, H.B. 1999. "Ph After Competitive Rowing: The Lower Physiological Range?" Acta Physiologica Scandinavica 165 (1): 113-114.

84. Smits, B., G. Pepping, and F. Hettinga, F. 2014. "Pacing and Decision Making in Sport and Exercise: The Roles of Perception and Action in the Regulation of Exercise Intensity." Sports Medicine 44: 763-775. doi: 10.1007/s40279-014-0163-0.

85. de Koning, J., C. Foster, A. Bakkum, S. Kloppenburg, C. Thiel, T. Joseph, J. Cohen, and J. Porcari. 2011. "Regulation of Pacing Strategy During Athletic Competition." PLOS One 6 (1): e15863. doi:10.1371/journal.pone.0015863.

86. Mader, A., and W. Hollmann. 1977. "Zur Bedeutung der Stoffwechselleistungsfähigkeit des Eliteruderers im Training und Wettkampf." Leistungssport 9: 8-62.

87. Fox, S. 1993. Human Physiology. 4th ed. Dubuque, IA: Wm. C. Brown Publishers.

88. Foster, C., J. De Koning, F. Hettinga, J. Lampen, K. La Clair, C. Dodge, M. Bobbert, and J. Porcari. 2003. "Pattern of Energy Expenditure Furing Simulated Competition." Medicine & Science in Sports & Exercise 35, no. 5 (May): 826-831.

89. Secher, N., S. Vollianitis, and J. Jürimäe. 2007. "Physiology." In Handbook of Sport Medicine and Science: Rowing, edited by N. Secher and S. Volianitis, 42-65. Malden, MA: Blackwell Publishing.

90. Bailey, S., A. Vanhatalo, D. Wilkerson, and A. Jones. 2011. "Fast-Start Strategy Improves VO2 Kinetics and High-Intensity Exercise Performance." Medicine & Science in Sports & Exercise 43 (3): 457-467.

91. Thompson, K. 2015. Pacing: Individual Strategies for Optimal Performance. Champaign, IL: Human Kinetics.

92. Mäestu J, Jürimäe J, Jürimäe T. Monitoring of performance and training in rowing. Sports Med. 2005;35(7):597-617. doi: 10.2165/00007256-200535070-00005.

93. Legge N, Draper C, Slattery K, O'Meara D, Watsford M. On-water Rowing Biomechanical Assessment: A Systematic Scoping Review. Sports Med Open. 2024 Sep 27;10(1):101. doi: 10.1186/s40798-024-00760-2.

94. Kropta R, Hruzevych I, Bohuslavska V, Galan Y, Nakonechnyi I, Pityn M. (2017). Correction of functional preparedness of rowers at the stage of maximal realization of individual capabilities. Journal of Physical Education and Sport. 17. 19851991. 10.7752/jpes.2017.03197.

95. Никольская В.М. Структура тренировочных нагрузок при совершенствовании специальной выносливости гребцов-академистов высокой квалификации: дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - М., 1984. - 192 с.

96. Довнар А. Ю. Контроль за уровнем развития специальной выносливости у гребцов в годичном цикле подготовки // Научно-спортивный журнал. 2023. №2.

97. Lawton TW, Cronin JB, McGuigan MR. Strength testing and training of rowers: a review. Sports Med. 2011 May 1;41(5):413-32. doi: 10.2165/11588540000000000-00000.

98. Агеев Ш. К. Структура и содержание микроцикла специальной физической подготовки квалифицированных спортсменов в подготовительном периоде (на примере академической гребли): дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - СПб., 1982. - 178 с.

99. Smith RM, Loschner C. Biomechanics feedback for rowing. J Sports Sci. 2002 0ct;20(10):783-91. doi: 10.1080/026404102320675639.

100. Riechman SE, Zoeller RF, Balasekaran G, Goss FL, Robertson RJ. Prediction of 2000 m indoor rowing performance using a 30 s sprint and maximal oxygen uptake. J Sports Sci. 2002 Sep;20(9):681-7. doi: 10.1080/026404102320219383.

101. Карпман В.П., Белоцерковский З.Б., Гудков И.А. Тестирование в спортивной медицине. - М.: Физкультура и спорт, 1988. - 207

102. Дункан Мак-Дугалл, Дж. Физиологическое тестирование спортсмена высокого класса / Дж. Дункан Мак-Дугалл, Э. Говард, Э. Уэнгер, Дж. Говард. Грина. Киев: Олимпийская литература, 1998. - 431 с.

103. Брандт, З. Анализ данных: Пер. с англ. - М.: Мир, ООО «Изд-во АСТ», 2003. - 686 с.

104. Ушаков А.А. Использование центильного метода статистики в практике научных исследований. Успехи современного естествознания. 2008;(5):150-151.

105. Верхошанский Ю.В. Основы специальной физической подготовки спортсменов. - М.: Физкультура и спорт, 1988. - 331 с.

106. Верхошанский Ю.В. Основы специальной силовой подготовки в спорте. - М.: Советский спорт, 2013. - 215 с.

107. Квашук П. В. Система тренировки гребцов на байдарках и каноэ высокой квалификации / П. В. Квашук, И. Н. Маслова, Г. Н. Семаева ; Министерство спорта Российской Федерации, Федеральный научный центр физической культуры и спорта, Воронежский государственный институт физической культуры. - Воронеж : ООО "Издательство "Научная книга", 2021. - 302 с.

108. Костюхин И.Д. Содержание и построение тренировочных нагрузок российских академисток в годичном цикле подготовки к Играм XXXII Олимпиады -2021 в г. Токио / И. Д. Костюхин, П. В. Квашук // Вестник спортивной науки. -2022. - № 6. - С. 84-88.

109. Исследование биомеханической и физиологической эффективности гребли в процессе моделирования соревновательного упражнения квалифицированными гребцами-академистами / Н.С. Зубарев, Н.В. Рыжикова, Г.Н. Семаева, П.В. Квашук // Теория и практика физической культуры. - 2024. - № 12. - С. 28-30.

110. Корженевский А.Н. Модельные характеристики функциональной подготовленности спортсменов высокого класса в различных видах спорта: дис. канд. пед. наук: 13.00.04. - М., 1983. - 176 с.

111. Coyle E.F. Physiological determinants of endurance exercise performance. J Sci Med Sport. 1999 Oct;2(3):181-9. doi: 10.1016/s1440-2440(99)80172-8.

112. Кремянский В.И. Структурные уровни живой материи. Теоретические и методологические проблемы. - М.: Наука, 1969. - 294 с.

113. Семаева, Г.Н. Интегральная оценка функционального состояния футболистов высокой квалификации / Г. Н. Семаева, П. В. Квашук // Вестник спортивной науки. - 2005. - № 2. - С. 12-20.

114. Шустин Б.Н. Моделирование в спорте (теоретические основы и практическая реализация): автореф. дис. д-р. пед. наук: 13.00.04. - М., 1995. - 82 с.

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Компьютерная программа интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации «Спортивный эксперт (академическая гребля)»

from PySide6.QtCore import QCoreApplication, QMetaObject, QSize

from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QWidget, QFrame, QLabel,

QHBoxLayout, QLineEdit, QSpacerltem, QSizePolicy, QVBoxLayout, QPushButton

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Patch

from docx import Document

from docx.shared import Mm, Cm, Pt

from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH

from docx.enum.section import WD_SECTION, WD_ORIENT

from io import BytesIO

class MainWindow(QMainWindow):

def_init_(self):

super(MainWindow, self)._init_()

self.setupUi(self)

self.a = {0: (13.9,25.1,31.3,32.1),

1: (163.6,461.1,657.0,694.2),

2: (51.5,243.4,387.1,391.2),

3: (337.9,361.5,412.2,447.1),

4: (4.9,5.1,5.3,5.5),

5: (665.9,696.3,869.8,955.9),

6: (27.0,29.4,32.2,33.5),

7: (9.3,9.7,11.1,12.1),

8: (104.5,81.5,63.6,52.0),

9: (169.4,177.6,196.2,210.8),

10: (4.9,5.2,5.8,6.2),

11: (151.4,170.2,183.9,195.6),

12: (25.6,26.8,29.8,31.3), 13: (200,250,300,350), 14: (54.5,61.2,66.4,68.6), 15: (82.2,83.1,88.1,89.7)} self.llables = [j self.rlables = [j self.lgrids = [j self.rgrids = [j self.lins = [j self.rins = [j self.functions()

def setupUi(self, MainWindow): if not MainWindow.objectName():

MainWindow.setObjectName(u"MainWindow") MainWindow.resize(1024, 900) MainWindow.setMinimum Size(QSize( 1024, 900)) MainWindow.setMaximumSize(QSize(1024, 900)) self.centralwidget = QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName(u"centralwidget") self.horizontalLayout_2 = QHBoxLayout(self.centralwidget) self.horizontalLayout_2.setObjectName(u"horizontalLayout_2") self.frame_1 = QFrame(self.centralwidget) self.frame_1.setObjectName(u"frame_1") self.frame_1.setMinimumSize(Q Size(341, 0)) self.frame_1.setMaximumSize(QSize(341, 16777215)) self.frame_1.setFrameShape(QFrame.Shape.StyledPanel) self.frame_1.setFrameShadow(QFrame.Shadow.Raised) self.verticalLayout_2 = QVBoxLayout(self.frame_1) self.verticalLayout_2.setObjectName(u"verticalLayout_2") self.horizontalLayout_2.addWidget(self.frame_1) self.frame_2 = QFrame(self.centralwidget) self.frame_2.setObjectName(u"frame_2") self.frame_2.setMinimumSize(QSize(341, 0)) self.frame_2.setMaximumSize(QSize(341, 16777215))

self.frame_2.setFrameShape(QFrame.Shape.StyledPanel)

self.frame_2.setFrameShadow(QFrame.Shadow.Raised)

self.verticalLayout_3 = QVBoxLayout(self.frame_2)

self.verticalLayout_3.set0bjectName(u''verticalLayout_3M)

self.horizontalLayout_2.addWidget(self.frame_2)

self.frame_3 = QFrame(self.centralwidget)

self.frame_3.set0bj ectName(u"frame_3")

self.frame_3.setFrameShape(QFrame.Shape.StyledPanel)

self.frame_3.setFrameShadow(QFrame.Shadow.Raised)

self.verticalLayout_4 = QVBoxLayout(self.frame_3)

self.verticalLayout_4.set0bjectName(u"verticalLayout_4")

self.horizontalLayout_2.addWidget(self.frame_3)

MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)

MainWindow.setWindowTitle(QCoreApplication.translate(''MainWindow'', u"MainWindow", None))

QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)

def functions(self): self.fillness()

self.save_button.clicked.connect(self.save) def fillness(self):

self.nms = (('Ритм, %', 'Fср, Н', 'IF, Нс', 'P, Вт', 'vср, м/с', 'WpS, Дж/гр', 'Т, гр/мин', 'L, м', 'фср,

Н',

'VE, л/мин', 'V02, л/мин', 'OpS, мл/гр', 'О2-пульс, мл/уд', ТПАНО, Вт', 'V02/кг, мл/мин/кг', 'ПАНО%МПК'),

('Фамилия', 'Имя', 'Отчество', 'Дата рождения')) for i in range(16):

self.lgrids.append(QFrame(self.frame_1))

self.lgrids[i].set0bjectName(f"frame_seq{i}")

self.lgrids[i].setFrameShape(QFrame.StyledPanel)

self.lgrids[i].setFrameShadow(QFrame.Raised)

self.horizontalLayout = QHBoxLayout(self.lgrids[i])

self.horizontalLayout.set0bjectName(u"horizontalLayout1")

self.llables.append(QLabel(self.lgrids[i]))

self.llables[i].setObjectName(f"var{i}") self.horizontalLayout.addWidget(self.llables[i]) self.lins.append(QLineEdit(self.lgrids[i])) self.lins[i].setObjectName(f"in{i}") self.horizontalLayout.addWidget(self.lins[i]) self.verticalLayout_2.addWidget(self.lgrids[i]) self.llables[i].setText(f{self.nms[0][i]}') for i in range(4):

self.rgrids.append(QFrame(self.frame_2)) self.rgrids[i] .setObjectName(f'frame_fio{i}") self.rgrids[i].setFrameShape(QFrame.StyledPanel) self.rgrids[i].setFrameShadow(QFrame.Raised) self.verticalLayout = QVBoxLayout(self.rgrids[i]) self.verticalLayout.setObjectName(u"verticalLayout") self.rlables.append(QLabel(self.rgrids[i])) self.rlables[i].setObjectName(f"fio{i}") self.verticalLayout.addWidget(self.rlables[i]) self.rins.append(QLineEdit(self.rgrids[i])) self.rins[i].setObj ectName(f"rin{i}") self.verticalLayout.addWidget(self.rins[i]) self.verticalLayout_3.addWidget(self.rgrids[i]) self.rlables[i].setText(f{self.nms[ 1][i]}') self.verticalSpacer_2 = QSpacerItem(20, 40, QSizePolicy.Minimum, QSizePolicy.Expanding) self.verticalLayout_3.addItem(self.vertical Spacer_2) self.save_button = QPushButton(self.frame_3) self.save_button.setObjectName(u" save_button") self.verticalLayout_4.addWidget(self.save_button) self.save_button.setText('CoxpaHrnb')

def save(self): ans = []

stct = ("Специальная динамическая сила", "Специальная выносливость", "Стабильность техники гребли", "Аэробная мощность", "Аэробная устойчивость", "Аэробная экономичность") stp = True for i in range(16):

try:

self.lins[i].setStyleSheet("")

ans.append(round(float(self.lins[i].text().replace(',','.')),1)) except Exception: print(Exception) stp = False self.lins[i].setText('')

self.lins[i].setStyleSheet("QLineEdit { border: 2px solid red; }") if stp: nms = [] res = []

for i in range(4):

nms.append(self.rins[i].text()) for i in range(16):

if self.a[i][0] < self.a[i][1]: if ans[i] <= self.a[i][0]:

res.append(1) elif ans[i] <= self.a[i][1]:

res.append(2) elif ans[i] <= self.a[i][2]:

res.append(3) elif ans[i] <= self.a[i][3]:

res.append(4) else:

res.append(5)

else:

if ans[i] < self.a[i][3]:

res.append(5) elif ans[i] <= self.a[i][2]:

res.append(4) elif ans[i] <= self.a[i][1]:

res.append(3) elif ans[i] <= self.a[i][0]:

res.append(2) else:

res.append(1)

fc = (round((res[0] + res[1] + res[2])/3,2), round((res[3] + res[4] + res[5])/3,2), round((res[6] + res[7] + res[8])/3,2), round((res[9] + res[10] + res[11])/3,2), round((res[12] + res[13])/2,2), round((res[14] + res[15])/2,2))

bm1 = round((res[0] + res[1] + res[2]) * 10.2/3,1) bm2 = round((res[3] + res[4] + res[5]) * 5.2/3,1) bm3 = round((res[6] + res[7] + res[8]) * 4.6/3,1) fn1 = round((res[9] + res[10] + res[11]) * 9.8/3,1) fn2 = round((res[12] + res[13]) * 5.4/2,1) fn3 = round((res[14] + res[15]) * 4.8/2,1) model = [51, 49, 26, 27, 23, 24] real = [bm1, fn1, bm2, fn2, bm3, fn3] self.make_graph(real, model) labels = ['I', 'II', 'III'] num_vars = len(labels)

angles = np.linspace(np.pi * 0.5, 2.5 * np.pi, num_vars, endpoint=False).tolist()

angles += angles[:1]

values1 = [fc[0],fc[1],fc[2]]

values2 = [fc[3],fc[4],fc[5]]

values1 += values1[:1]

values2 += values2[:1]

fig, ax = plt.subplots(1, 2, subplot_kw=dict(polar=True), figsize=(12, 6))

ax[0].plot(angles, values1, color='black', linewidth=2)

ax[0].set_title('Специальная физическая подготовленность')

ax[0].set_xticks(angles[:-1])

ax[0].set_xticklabels(labels, fontsize=14)

ax[0].set_yticks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

ax[0].set_yticklabels([0, 1, 2, 3, 4, 5], fontsize=14)

ax[0].set_rlabel_position(90)

ax[0].set_frame_on(False)

ax[1].plot(angles, values2, color='black', linewidth=2) ax[1].set_title('Функциональные возможности') ax[1].set_xticks(angles[: -1]) ax[1].set_xticklabels(labels, fontsize=14) ax[1].set_yticks([0, 1, 2, 3, 4, 5])

ax[1].set_yticklabels([0, 1, 2, 3, 4, 5], fontsize=14)

ax[1].set_rlabel_position(90)

ax[1].set_frame_on(False)

plt.tight_layout()

img_stream1 = BytesIO()

plt.savefig(img_stream1, format='png', bbox_inches='tight') plt.close()

img_stream1.seek(0) doc = Document() style = doc.styles['Normal'] style.font.name = 'Times New Roman' style.font.size = Pt(12) section = doc.sections[0] section.page_height = Cm(29.7) section.page_width = Cm(21.0) section.left_margin = Mm(30) section.right_margin = Mm(20) section.top_margin = Mm(20) section.bottom_margin = Mm(15) para = doc.add_paragraph()

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER run = para.add_run(f"OT4eT") run.font.underline = True para = doc.add_paragraph()

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER run = para.add_run(f"{nms[0]} {nms[1]} {nms[2]}\n{nms[3]}") para = doc.add_paragraph()

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER run = para.add_run(f"\nБиомеханические показатели") table = doc.add_table(rows=2, cols=9) table.autofit = False for i in range(9): for j in range(2): cell = table.cell(j, i) para = cell.paragraphs[0]

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER if j == 0:

run = para.add_run(f{self.nms[0][i]}') else:

run = para.add_run(str(ans[i]).replace('.', ',')) para = doc.add_paragraph()

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER run = para.add_run(f'\nФункциональные показатели") table = doc.add_table(rows=2, cols=7) table.autofit = False for i in range(7): for j in range(2): cell = table.cell(j, i) para = cell.paragraphs[0]

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER if j == 0:

run = para.add_run(f{self.nms[0][i+9]}') else:

run = para.add_run(str(ans[i+9]).replace('.', ',')) para = doc.add_paragraph()

para.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH. CENTER

run = para.add_run(f"\nФакторы специальной физической подготовленности\пи функциональных возможностей")

table = doc.add_table(rows=6, cols=2) table.autofit = False for i in range(6): for j in range(2): cell = table.cell(i, j) if j == 0:

cell.text = (f{stct[i]}') else:

cell.text = (str(fc[i]).replace('.', ',')) doc.add_picture(img_stream 1, width=Cm(16)) new_section = doc.add_section(WD_SECTI0N.NEW_PAGE) new section.orientation = WD 0RIENT.LANDSCAPE

new_width, new_height = new_section.page_height, new_section.page_width new_section.page_width = new_width new_section.page_height = new_height doc.add_picture(self.img_stream, width=Cm(25)) doc.save(f"{nms[0]} {nms[1][0]}.{nms[2][0]}..docxM) self.img_stream.close() del self.img_stream for i in range(16): self.lins[i].setText('')

def make_graph(self, real, model): categories = [

"специальная\пдинамическая\псила",

"аэробная\пмощность",

"специальная\пвыносливость",

"аэробная\пустойчивость",

"стабильность\птехники гребли",

маэробная\nэкономичностьм

]

fact_values = real model_values = model

colors_model = ["black", "blue", "black", "blue", "black", "blue"] hatches_model = ["OO", "OO", "OO", "OO", "OO", "OO"] x = np.arange(len(categories)) bar_width = 0.6

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16, 9)) for i in range(len(categories)):

ax.bar(x[i], fact_values[i], color="white", edgecolor=colors_model[i],

hatch=hatches_model[i], linewidth=1.2, label='_nolegend_') ax.bar(x[i], model_values[i] - fact_values[i], bottom=fact_values[i], color="white", edgecolor=colors_model[i], hatch="xxxx",

linewidth=1.2, label='_nolegend_') ax.text(x[i], fact_values[i] - 0.5, str(fact_values[i]), ha='center', va='top', fontsize=14,

bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='black', boxstyle='round,pad=0.2'))

ax.text(x[i], model_values[i] + 1, str(model_values[i]), ha='center', va='bottom', fontsize=14, bbox=dict(facecolor='white', edgecolor='none', boxstyle='round,pad=0.2')) ax.set_xticks(x)

ax.set_xticklabels(categories, rotation=90, fontsize=14) ax.tick_params(axis='x', pad=1) ax.set_ylim(0, 60)

ax.set_ylabel('%', labelpad=10, rotation=0, fontsize=14) ax.set_yticklabels([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60], fontsize=14) ax.yaxis.set_label_coords(0, 1.01) legend_elements = [

Patch(facecolor='white', edgecolor='black', hatch="xxxx", label='Модельные значения специальной физической подготовленности'),

Patch(facecolor='white', edgecolor='black', hatch="00", label='Фактические значения специальной физической подготовленности'),

Patch(facecolor='white', edgecolor='blue', hatch="xxxx", label='Модельные значения функциональных возможностей'),

Patch(facecolor='white', edgecolor='blue', hatch="00", label='Фактические значения

функциональных возможностей'), ]

ax.legend(handles=legend_elements, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.25), ncol=2, fontsize=14)

plt .subplots_adjust(bottom=0.4) plt.tight_layout() self.img_stream = BytesI0()

plt.savefig(self.img_stream, format='png', bbox_inches='tight') plt.close()

self.img_stream.seek(0)

if __name__ == "__main__": app = QApplication() window = MainWindow() window.show() app.exec()

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Акты внедрения

Дата начала работы над внедрением Объект и место внедрения Автор и авторский коллектив

Ноябрь 2024 года ФГБУ ПОО, «Государственное училище (техникум) олимпийского резерва г. Бронницы Московской области» Зубарев Никита Сергеевич

Наименование внедрения Программа для ЭВМ для регистрации и обработки биомеханических параметров гребли на гребном эргометре «Сопсер1>2»

Эффект от внедрения Положительный. Разработанная программа позволяет регистрировать пройденное расстояние, темп, мощность и динамограмму в фазе проводки, среднюю внутрицикловую скорость, ритм гребли, среднее и максимальное усилие за гребок, импульс силы, механическую работу за гребок, градиент силы, беспорядок движений и вариативность усилий между соседними циклами. Все биомеханические характеристики гребли регистрируются для каждого гребного цикла. Использование разработанной программы позволило повысить объективность результатов биомеханического контроля техники гребли и способствовало направленной коррекции тренировочного процесса.

Утверждаю

Директор ФГБУ ПОО «Государственное училище (техникум) олимпийского резерва г. Бронницы Московской области» C.B. Берлин

Акт составлен:

06 мая 2025 г.

Автор внедрения:

Дата начала работы над внедрением Объект и место внедрения Автор и авторский коллектив

Июнь 2024 года ФГБУ ПОО, «Государственное училище (техникум) олимпийского резерва г. Бронницы Московской области» Зубарев Никита Сергеевич

Наименование внедрения Методика оценки функциональных возможностей квалифицированных гребцов-академистов

Эффект от внедрения Положительный. Разработанная методика оценки функциональных возможностей позволила повысить информативность комплексного контроля функционального состояния гребцов-академистов и способствовала эффективной коррекции содержания тренировочных нагрузок в годичном цикле тренировки.

Акт составлен:

12 мая 2025 г.

Автор внедрения:

yz_ Н.с. Зубарев

Утверждаю Директор ФГБУ ПОО «Государственное училище (техникум) олимпийского резерва г. Бронницы Московской области» C.B. Берлин у

Дата начала работы над внедрением Объект и место внедрения Автор и авторский коллектив

Май 2025 года Общероссийская общественная организация «ФЕДЕРАЦИЯ ГРЕБНОГО СПОРТА РОССИИ» Зубарев Никита Сергеевич

Наименование внедрения Компьютерная программа интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации «Спортивный эксперт (академическая гребля)»

Эффект от внедрения Положительный. Разработанная программа позволила формализовать методику интегральной оценки специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации. Разработанные шкалы оценки комплекса показателей и модели факторной структуры специальной физической подготовленности и функциональных возможностей гребцов-академистов высокой квалификации повысили информативность и оперативность комплексного контроля в системе научно-методического обеспечения спортивной подготовки гребцов сборной команды России.

Утверждаю

ПРЕЗИДЕНТ ООО «Федерация гребного спорта Рооу А.В.

Акт составлен:

22 августа 2025 г.

Автор внедрения:

_Н.С. Зубарев

¿Г