新闻网讯（通讯员 曾洪涛 成奕乐）12月11日，体育学院联合聘任教授陶光明团队在智能运动感知与数字化抗阻训练装备领域取得重要研究进展。研究成果“一种用于动态数字化抗阻训练的可量产、高稳定性智能纤维测速器（A scalable,hyperstableintelligent fibrevelocimeterfor dynamicdigitisationof resistance training）”在国产权威期刊《国家科学评论》（National Science Review）发表。团队提出并构建一种基于智能纤维的抗阻训练实时测速新范式，为力量训练、康复训练及航天员在轨训练的数字化升级提供关键技术支撑。

随着全民健身战略的深入推进、全球老龄化进程加快以及长期载人航天任务的实施，抗阻训练在提升肌肉力量、预防运动损伤和保障特殊环境人体健康中的作用愈发凸显。在训练过程中，对运动速度、阻力和功率等关键参数进行实时、精准监测，是科学制定训练方案和评估训练效果的重要前提。然而，在高速抗阻训练和复杂环境条件下，现有的线性位移传感器、惯性传感器等刚性监测设备普遍存在测量范围有限、抗扭转与抗干扰能力不足、误差易累积、难以在微重力环境中稳定工作等问题，难以满足抗阻训练对动态、连续、高精度监测的实际需求。

图为纤维测速器的制备与性能表征。

团队围绕高速抗阻训练中运动参数难以稳定、精准监测的问题，提出了一种基于工业级热拉制多材料智能纤维的动态测速方案。研究采用热拉制技术将液态金属纤芯与超弹性聚合物高度集成于单根纤维内，构建出兼具柔性、可拉伸性与抗扭转能力的智能纤维测速器。通过建立液态金属在剪切与拉伸作用下的应变-电阻模型，团队系统揭示了纤维电阻变化率与拉伸速度之间的映射关系，使得仅依赖电阻—时间信号即可实现对拉伸速度的实时解算。在此基础上，研究进一步开发了以智能纤维测速器为核心的智能弹力带系统，可在单根纤维上同步解耦运动速度、阻力与瞬时功率等多项训练参数，并通过标准化蓝牙通信架构实现数据的实时采集、传输与可视化分析，从而构建起抗阻训练的动态数字化监测体系。

为系统评估智能纤维测速器及其弹力带系统在实际训练中的应用性能，团队在力量训练、康复训练及航天员抗阻训练模拟场景下开展了系列实验，从测速精度、结构稳定性、多参数感知能力及多场景适应性等方面进行验证。实验结果表明，该智能纤维测速器在0–2.5 m/s的宽速度范围内均可实现稳定测速，测速准确率超过95%，在360°/cm扭转条件下电阻漂移小于0.8%，循环使用寿命超过12万次。基于该器件构建的智能弹力带系统可实时生成训练次数、运动速度、平均功率及速度损失率等关键指标，且实验验证了速度损失率与肌电信号之间的内在关联性，实现了毫秒级疲劳状态预警与离心超速风险识别。在多场景应用中，该系统在地面、水下及微重力条件下均保持稳定运行，实时反馈可使训练强度与动作规范率提升10%以上，并在速度损失达到80%疲劳阈值时及时预警，有效降低运动损伤风险。

图为智能弹力带系统的功能与应用可扩展性。

据悉，我校博士生欧阳静宇、刘光聪，体育学院曾洪涛教授，华中师范大学智能健康交叉科学中心特任研究员李攀、特任副研究员邹郁祁为论文共同第一作者。陶光明为论文通讯作者。支持单位还包括中国航天员科研训练中心、华中师范大学、武汉体育学院等。研究得到国家自然科学基金杰出青年基金项目、湖北省自然科学体育创新发展联合基金重点项目等资助。研究成果是体育学科在智能装备与数字训练交叉领域的重要突破，为体育学科服务国家重大战略需求提供了有力支撑。研究突破传统抗阻训练监测在高速与复杂环境下的技术限制，为数字体育、智慧康复及载人航天训练提供了一种通用化、低成本、易部署的技术方案。技术无需特殊定制设备或高成本加工工艺，降低成果转化门槛，为规模化应用奠定了基础。未来，智能纤维测速器将与AI运动处方系统、生理信号监测模块及智能可穿戴织物深度融合，进一步推动抗阻训练向精准化、数字化和智能化方向发展。

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https://doi.org/10.1093/nsr/nwaf560