用python循环性能建模
rouleur的Python项目详细描述
#鲁鲁尔：自行车性能建模
使自行车运动的物理建模变得非常简单。
例如，让我们尝试估计wiggo当前小时记录所需的功率：
`pycon >>> from rouleur import CyclingParams, calculate_air_density >>> >>> record = 54.526 # km/h >>> record *= 1000 / 60**2 # m/s >>> rho = calculate_air_density(30, 777, 0.6) # about right >>> pars = CyclingParams( >>> rider_velocity=record, >>> air_density=rho, >>> CdA=0.19, Crr=0.0025, >>> chain_efficiency_factor=0.98, >>> road_gradient=0, >>> mass_total=82) >>> >>> pars.solve_for.power_output() 440.9565671224358 `
就这些了。
api几乎完全由cyclingparams类组成，该类保存建模一个自行车手所需的所有参数。类构造函数将许多合理的默认值与传递的任何（关键字）参数组合在一起。可在docstring类（帮助（cyclingparams）中找到已识别关键字参数（即模型参数）的详细信息。
然后，实例有许多可通过参数访问的解算器方法。
#参考资料
这个包是一些已发布算法的实现。重要的参考资料是：
- [马丁JC，米利肯DL，科布Je，麦克法登KL，科根AR.道路自行车动力数学模型的验证。应用生物力学杂志14:276-29119998。]（http://journals.humankinetics.com/doi/10.1123/jab.14.3.276）
- [马丁JC，加德纳AS，巴拉斯M，马丁Dt.使用场导出参数和正向集成对sprint循环进行建模。医学科学体育练习38:592-5972006年。]（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16540850）
- [Atkinson G，Peacock O，Passfield L.循环时间试验期间的变量与恒功率策略：使用最新数学模型预测时间节省。体育科学杂志25:1001-10092007。]（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17497402）
- [Wells MS，Marwood S.模拟丘陵时间试验期间功率变化对循环性能的影响。欧洲体育科学杂志16:912-9181016年。]（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26949050）
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