研究与方法论

Bike Analytics 平台背后的科学

我们的方法

我们不猜测。我们计算。Bike Analytics 建立在经过同行评审的运动科学、生理学和物理学基础之上。

每一个指标、图表和建议都源于已发表的研究。我们弥合了学术实验室与您的车把之间的差距，使复杂的生理模型变得易于理解和操作。

我们使用临界功率 (CP) 模型来定义您的生理极限。与简单的 FTP 估算不同，CP 数学化地描述了您的有氧引擎 (CP) 和无氧电池 (W') 之间的关系。

我们实施了 Banister 的脉冲响应模型（由 Coggan 改编）来跟踪体能 (CTL)、疲劳 (ATL) 和状态 (TSB)。这使我们能够以数学精度预测您的比赛日准备情况。

我们的速度和时间预测不仅仅是猜测。我们使用完整的物理引擎，考虑了空气动力阻力 (CdA)、滚动阻力 (Crr)、重力、空气密度和传动系统损失。

对于拥有双边功率计的用户，我们分析扭矩有效性和平滑度，以识别生物力学效率低下的问题和潜在的伤害风险。

我们相信透明度。我们使用的所有算法和公式都是公开记录的，并引用了原始科学论文。

能量系统如何运作，乳酸阈值，VO2max，以及身体对训练压力的适应。

力在自行车上的应用，最佳踏频，曲柄长度，以及骑行姿势空气动力学。

阻力方程，重力影响，惯性，以及将瓦特转化为速度的数学。