안토니오 셀라롤리 큐레이터
최대 힘은 정의에 따라 "신경근육계가 자발적인 근육 수축으로 표현할 수 있는 가장 높은 힘"입니다.
내 의도는 근육 강도에 대해 이미 잘 알려진 주제에 대해 이야기하는 것이 아니라 최대 강도를 측정하기 위해 가장 많이 사용되는 몇 가지 테스트에 대한 개요를 제공하는 것이므로 이 기사의 유일한 문학적 정의가 될 것입니다. 이 매개변수는 운동을 계획할 때 기본적으로 유용합니다. 1RM(최대 반복 횟수 1회)을 기준으로 들어 올린 부하의 비율은 실제로 훈련 프로그램 내에서 특정 목표(예: 근력 증가, 근육 비대, 에어로빅 성과 향상)의 달성을 결정하는 변수 중 하나입니다.최대 강도는 다음과 같이 측정할 수 있습니다.
- 동적 노력(최대 하중, 1RM, 실제 또는 이론상 검색)
- 정적 응력(동력계를 사용하여 고정 저항에 대해 적용된 힘을 평가할 수 있는 등척성 수축) 이 측정은 각도에 따라 달라지므로 여러 각도에서 반복해야 합니다.
최대하중(1RM)이란 한 번만 들어 올릴 수 있는 하중을 의미합니다. 다음과 같이 평가할 수 있습니다.
- 직접방식(한번만 들어올릴 수 있는 최대하중을 점진적으로 시도하여 탐색)
- 간접법(최대하중에서 가능한 최대 반복횟수 탐색)
다이렉트 방식으로 테스트를 하기 위해서는 정확한 워밍업 후 최대 부하에 접근하는 몇 번의 시리즈를 수행하고 시리즈당 1회만 반복하며 강도와 회복에 주의(이미 피곤하지 않도록 주의) 최대 테스트). 최대 들기 시도는 파트너의 감독 하에 수행되어야 하며, 가급적이면 두 번입니다. 동일한 테스트 동안 최대 들기를 3회 이상 수행하지 말고 5-8분의 휴식 시간을 두고 시도하는 것이 좋습니다. 이전 시도의 피로를 피하기 위해. 한 번만 들어 올릴 수 있는 하중은 1RM 또는 특정 운동을 위해 표현할 수 있는 힘의 100%를 나타냅니다. 이 방법의 장점은 테스트가 잘 수행되는 한 결과의 정확성입니다. 반면에 위험은 무엇보다도 매우 높은 하중을 사용하여 발생하는 사고의 위험에 있습니다.
간접법 시험에서 주어진 최대하 하중으로 일정한 최대 반복 횟수를 수행한 후 이론적인 최대 힘은 특정 공식을 적용하거나 특정 표를 사용하여 계산됩니다. 이것으로부터 사용된 부하가 상한에 가까울수록(예: 80%) 오차 한계가 낮아진다는 것을 추론할 수 있습니다. 수행되는 반복 횟수는 근육에 존재하는 일반적인 근육 섬유 유형에 따라 결정됩니다. 따라서 다음 결과를 찾을 수 있습니다.
- 2와 6 사이의 반복: 혐기성 상태를 선호하는 일반적으로 해당 작용을 나타내는 백색 섬유(FTb)가 우세한 근육 구성;
- 6과 12 사이의 반복: 해당과정-산화 대사와 함께 중간 섬유(FTa)가 널리 퍼져 있는 근육 구성;
- 12회 이상 반복: 적색 섬유(St)가 우세한 근육 구성, 일반적으로 산화성이며 호기성 조건을 선호합니다.
간접 방법에 사용된 방정식은 다음과 같습니다.
- 브지키 방정식
- 에플리 방정식
- 모리스 앤 라이딘 테이블
엘"Brzycky의 방정식 수행된 최대하 반복 횟수의 함수로 이론상 최대 부하를 추정할 수 있습니다.
- 이론상 최대 하중 = 들어 올려진 하중 / 1.0278 - (0.0278 x 수행된 반복 횟수)
그런 다음 이 데이터를 사용하여 교육 프로그램을 설정하는 작업의 비율을 결정할 수 있습니다.
엘"에플리 방정식 수행된 최대하 반복 횟수의 함수로 이론상 최대 부하를 추정할 수 있습니다.
- % 1RM = 1/1 + (0.0333 x 반복 수행)
3번의 준최대 반복을 완료하는 것은 우리가 1RM의 약 90%에서 작업하고 있음을 나타냅니다.
Maurice & Rydin 테이블을 사용하면 수행된 반복의 함수로 최대 부하를 유도하고 최대 부하를 알고 있을 때 수행할 수 있는 하위 최대 작업 부하 및 관련 반복을 계산할 수 있습니다.
수행된 반복 횟수(세로 열)와 원하는 반복 횟수(가로 열)를 교차하는 계수에 의해 사용된 하중을 곱합니다.
벤치 프레스 예: 60kg으로 6회 반복하는데 1회 수행에 사용할 하중을 알고 싶습니다. 계수가 1.16이므로 사용할 하중은 69.6kg(60kg x 1.16)이 됩니다.
이제 1RM을 계산할 수 있습니다. 이 데이터를 알면 사용할 부하가 대략적인 수치가 아니라 객관적이고 신뢰할 수 있는 테스트를 실행하여 얻은 수치 데이터로 제공되는 교육 프로그램을 구성할 수 있습니다.