127 BISp Jahrbuch Forschungsförderung 2016 17 Modellbasierte Zeitoptimierung von Pacingstrategien tiert ein sogenanntes optimales Steuerungspro blem um die beste Leistungsverteilung über den Kurs zu berechnen Dieses wurde mit dem spe ziell für diese Art von Problemen entwickelten Löser GPOPS II RP Optimization Research LLC gelöst Um Problemen mit Singularitäten ent gegen zu wirken wurde zusätzlich eine Regu larisierung eingeführt welche große Leistungs schwankungen verhindert 2 5 Statistische Analyse Aufgrund der geringen Stichprobengröße wurde zunächst mit dem Shapiro Wilks Test über prüft ob eine mögliche Verletzung der Normal verteilung vorliegt Im Falle einer Normalvertei lung wurden t tests für gepaarte Stichproben durchgeführt p 0 05 Für die statistischen Analysen wurde die Open Source Software JASP Version 0 8 1 2 Amsterdam Holland genutzt 3 Ergebnisse Mit der optimalen Strategie wird signifikant weniger t test p 01 Zeit für das Bergzeitfah ren benötigt als mit der eigenen Strategie Aus Tab 1 ist zu entnehmen dass alle Probanden der Strategie folgen konnten und ihre Zeit mini mierten Der mittlere Zeitgewinn lag bei 1 08 Minuten Drei von sechs Probanden waren in der Lage der Kontrollstrategie zu folgen und erreichten dadurch dieselbe Zeit wie mit der optimalen Strategie Der mittlere Zeitverlust der Kontroll strategie gegenüber der optimierten Strategie liegt bei 35 Sekunden Der Zeitgewinn der Kon trollstrategie gegenüber der eigenen Strategie liegt bei 34 Sekunden Diese Mittelwertdifferenz erreicht allerdings keine statistische Signifikanz t test p 096 4 Diskussion Im vorliegenden Projekt wurde erfolgreich ein physiologisches Modell zur Berechnung einer optimierten Pacingstrategie für ein simuliertes Bergzeitfahren entwickelt implementiert und validiert Mit einer auf Basis des neu entwickel ten Modells berechneten Pacingstrategie waren alle getesteten Athleten in der Lage eine vorge gebene Zeitfahrstrecke in kürzerer Zeit als mit einer subjektiv gewählten eigenen Strategie zu absolvieren Dieses Ergebnis deutet darauf hin dass das physiologisch mechanische Modell zur Berechnung optimierter Pacingstrategien auch im Spitzensport Anwendung finden könnte Die Modellparameter können für andere bekannte Bergzeitfahrstrecken angepasst werden Damit ist eine Übertragbarkeit im Bereich Bergzeit fahren prinzipiell gewährleistet Interessanter weise konnten die Fahrzeiten bei drei Athleten durch die persönlich gewählte Strategie in glei chem Maße wie mit der optimierten Strate gie gesteigert werden indem der in den ersten Testfahrten selbst gewählte Leistungsverlauf so parallelverschoben vorgegeben wurde dass die durch das Modell berechnete Zeit erreicht wurde Drei weitere Athleten konnten eine derartige Strategie allerdings nicht bis zum Ende verfol Tab 1 Ergebnissse der Fahrzeiten für die drei simulierten Bergzeitfahrten mit verschiedenen Pacingstrategien VPN Beste Eigene Strategie Differenz Optimierte Strategie Differenz Kontrollstrategie hh mm ss hh mm ss hh mm ss 1 00 43 03 0 77 00 42 43 0 00 00 42 43 2 01 00 12 1 27 00 59 26 0 00 00 59 26 3 00 44 28 1 24 00 43 55 1 86 00 44 44 4 01 19 01 2 74 01 16 51 2 41 01 18 42 5 00 58 17 2 2 00 57 00 1 43 00 57 49 6 00 53 55 3 24 00 52 10 0 00 00 52 10 MW 00 56 29 1 91 00 55 21 0 95 00 55 56 SD 00 13 05 0 89 00 12 30 0 99 00 11 53

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