Individuell skriftlig eksamen. IBI 312- Idrettsbiomekanikk og metoder. Mandag 4. mai 2015 kl Hjelpemidler: kalkulator

Transkript

1 BACHELOR I IDRETTSVITENSKAP MED SPESIALISERING I IDRETTSBIOLOGI 2013/2015 Individuell skriftlig eksamen i IBI 312- Idrettsbiomekanikk og metoder Mandag 4. mai 2015 kl Hjelpemidler: kalkulator Eksamensoppgaven består av 5 sider inkludert forsiden Sensurfrist: 28. mai 2015

2 Totalt antall poeng er 54. Antall poeng hvert enkelt spørsmål gir er listet til venstre for spørsmålet. OPPGAVE 1- Kinematikk Filming med to eller flere kamera og minimum tre markører per segment kan gi en full 3D beskrivelse av segmentets posisjon og orientering i rommet. 1p. a) Hvor mange frihetsgrader har en slik full 3D beskrivelse? 1p. b) Hvilke parametere inngår i beskrivelsen? 1p. c) Hvor bør markørene plasseres på for eksempel lår segmentet? 2p. d) Hva er forskjellen på et globalt og et lokalt koordinatsystem? Dartfish er en programvare som er mye brukt av både trenere og aktive for å analysere video med tanke på tekniske og taktiske løsninger av forskjellige idrettsøvelser. 2p. e) Gi eksempler på øvelser der Dartfish egner seg godt til å sammenligne forskjellige tekniske løsninger. Hvordan ville du filmet for best mulig å kunne gjøre disse sammenligningene? 2p. f) Gi eksempler på øvelser der Dartfish egner seg godt til å sammenligne forskjellige taktiske løsninger. Hvordan ville du filmet for best mulig å kunne gjøre disse sammenligningene? Gang og løp er blant de mest basale bevegelsesformer for oss mennesker. Bevegelsene er helt automatiserte og det skjer en rekke endringer i bevegelsene med økende hastighet. 1p. g) Hvilken antropometrisk faktor er den viktigste for ved hvilken hastighet en person skifter over fra gang til løp? 3p. h) Tegn en graf som viser (prinsipielt) hvordan tyngdepunktets vertikale forflytning er gjennom en gangsyklus og en løpssyklus.

3 OPPGAVE 2- Kinetikk Ved vertikale hopp, for eksempel knebøyhopp og svikthopp, er det flere metoder for å beregne hopphøyden. I eksempelet under skal du beregne hopphøyden ved hjelp av impulsmetoden. Nettoimpulsen i knebøyhoppet er 240 Ns. og i svikthoppet 253 Ns. Utøverens masse er 78 kg. Figuren viser et knebøyhopp (SJ) med hoftefeste av armene (stiplet linje) og et svikthopp (QMJ) med armsving (hel linje). Den svarte stiplete linjen er utøverens tyngde. 5p. a) Beregn utgangshastighet og hopphøyde i de to hoppene. 6p. b) Hva kan den relativt store forskjellen i hopphøyde mellom de to hopptypene skyldes?

4 OPPGAVE 3- Muskel sene Når et materiale, i dette tilfellet senen, utsettes for en gitt kraft fører det til deformasjon av senen. For å beskrive senens mekaniske egenskaper snakker vi om stiffnes, compliance, stress, strain og Youngs modulus. Figuren under er et tenkt tilfelle av en kraft-deformasjons kurve for akillessenen. Lengden på senen er 250 mm(0,25 m) og tverrsnittet på den tynneste delen er 50 mm 2 (0,05m 2 ). 3p. a) Beregn stivheten til akillessenen i det lineære området. 3p. b) Beregn strain for akillessenen når lengdeendringen er 5 mm. 3p. c) Beregn stress i den tynneste delen av akillessenen når kraften er 4200 N. 3p. d) Beregn Youngs modulus for akillessenen. Bruk verdiene fra beregningene over.

5 OPPGAVE 4- Signalbehandling Den frekvensen man samler inn data med kan være avgjørende for kvaliteten på dataene. 1p. a) Hvilken innsamlingsfrekvens ville du valgt ved innsamling av elektromyografi (EMG) data? 3p. b) Hvorfor ville du valgt denne innsamlingsfrekvensen? Filtrering av innsamlede data krever god kjennskap til de innsamlede signalene slik at man beholder mest mulig av signalet og fjerner mest mulig av støyen. 3p. c) Hvilke kilder til støy er det ved EMG datainnsamling? 2p. d) Hvilket filter ville du brukt på EMG data og hvilke grenser ville du valgt på filteret? 2p. e) Støy fra strømnettet kan være et problem ved EMG målinger. Hvorfor er det problematisk å filtrere bort denne støyen? OPPGAVE 5- Elektromyografi (EMG) Det er en god korrelasjon mellom den kraften en muskel utvikler og den EMG aktiviteten vi måler. Måling av muskelaktivitet ved bruk av EMG har likevel sine begrensninger. Det er for eksempel vanskelig å sammenligne størrelsen på EMG signalene mellom forskjellige muskler på samme person eller på samme muskel på forskjellige personer. 3p. a) Hvorfor kan man ikke direkte sammenligne størrelsen på EMG signalet fra forskjellige muskler hos samme person? 4p. b) Hvordan kan man normalisere EMG signalet slik at man kan sammenligne signaler fra samme muskel hos forskjellige personer?