Une bonne chaussure peut faire une énorme différence pour les coureurs, des marathoniens de carrière aux débutants sur le canapé jusqu#39au 5 km. Mais chaque coureur est one of a kind, et une chaussure qui convient à l’un peut en faire trébucher un autre. En dehors du fait d#39essayer différents modèles, il n#39existe aucun moyen simple et rapide de savoir quelle chaussure convient le mieux au design de course particulier d#39une personne.
Les ingénieurs du MIT espèrent changer cela avec un nouveau modèle qui prédit comment certaines propriétés des chaussures affecteront les performances d#39un coureur.
Le modèle straightforward intègre la taille, le poids et d#39autres dimensions générales d#39une personne, ainsi que les propriétés de la chaussure telles que la rigidité et l#39élasticité le lengthy de la semelle intermédiaire. Avec cette entrée, le modèle simule ensuite la démarche de system d#39une personne, ou la façon dont elle courrait, dans une chaussure particulière.
Grâce à ce modèle, les chercheurs peuvent simuler la façon dont la démarche d#39un coureur modify avec différents varieties de chaussures. Ils peuvent ensuite choisir la chaussure qui produit la meilleure overall performance, qu#39ils définissent comme le degré auquel l#39énergie dépensée par un coureur est minimisée.
Bien que le modèle puisse simuler avec précision les changements dans la démarche d#39un coureur lorsqu#39on look at deux styles de chaussures très différents, il est moins perspicace lorsqu#39on review des modèles relativement similaires, y compris la plupart des chaussures de class disponibles dans le commerce. Pour cette raison, les chercheurs estiment que le modèle actuel serait mieux utilisé comme outil pour les concepteurs de chaussures cherchant à repousser les limites de la conception de baskets.
« Les concepteurs de chaussures commencent à imprimer des chaussures en 3D, ce qui signifie qu#39ils peuvent désormais les fabriquer avec une gamme de propriétés beaucoup as well as large qu#39avec une basic plaque de mousse ordinaire », explique Sarah Fay, postdoctorante au Sporting activities Lab du MIT et à l#39Institute for Info, Systems. et société (IDSS). « Notre modèle pourrait les aider à concevoir des chaussures vraiment nouvelles et très performantes. »
L#39équipe prévoit d#39améliorer le modèle, dans l#39espoir que les consommateurs pourront un jour utiliser une version similaire pour choisir des chaussures adaptées à leur style de system staff.
« Nous avons prévu suffisamment de flexibilité dans le modèle pour qu#39il puisse être utilisé pour concevoir des chaussures personnalisées et comprendre différents comportements individuels », explique Fay. « Au bout du compte, nous imaginons que si vous nous envoyez une vidéo de vous en teach de courir, nous pourrions imprimer en 3D la chaussure qui vous convient. Ce serait le moonshot. »
Le nouveau modèle est rapporté dans une étude parue ce mois-ci dans le Journal of Biomechanical Engineering. L#39étude est rédigée par Fay et Anette « Peko » Hosoi, professeur de génie mécanique au MIT.
Fonctionnement, remanié
Le nouveau modèle de l#39équipe est né de conversations avec des collaborateurs de l#39industrie des baskets, où les concepteurs ont commencé à imprimer des chaussures en 3D à l#39échelle commerciale. Ces modèles intègrent des semelles intercalaires imprimées en 3D qui ressemblent à des échafaudages complexes, dont la géométrie peut être adaptée pour donner un selected rebond ou une certaine rigidité à des endroits spécifiques de la semelle.
« Grâce à l#39perception 3D, les concepteurs peuvent régler localement tout ce qui concerne la réponse du matériau », explique Hosoi. « Et ils sont venus nous voir et nous ont essentiellement dit : #39Nous pouvons faire toutes ces choses. Que devons-nous faire ?#39 »
« Une partie du problème de conception consiste à prédire ce qu#39un coureur fera lorsque vous lui mettrez une toute nouvelle chaussure », ajoute Fay. « Il faut coupler la dynamique du coureur avec les propriétés de la chaussure. »
Fay et Hosoi ont d#39abord cherché à représenter la dynamique d#39un coureur à l#39aide d#39un modèle simple. Ils se sont inspirés de Thomas McMahon, un leader dans l#39étude de la biomécanique à l#39Université Harvard, qui, dans les années 1970, a utilisé un modèle très straightforward de « ressort et amortisseur » pour modéliser la mécanique essentielle de la démarche d#39un coureur. À l’aide de ce modèle de démarche, il a prédit la vitesse à laquelle une personne pouvait courir sur différents styles de pistes, depuis les surfaces en béton traditionnelles jusqu’aux matériaux moreover caoutchouteux. Le modèle a montré que les coureurs devraient courir additionally vite sur des pistes plus douces et as well as rebondissantes qui soutiennent la démarche naturelle du coureur.
Même si cela n#39est peut-être pas surprenant aujourd#39hui, cette idée a été une révélation à l#39époque, incitant Harvard à réorganiser sa piste intérieure – une décision qui a rapidement permis d#39accumuler des data de piste, motor vehicle les coureurs ont découvert qu#39ils pouvaient courir beaucoup furthermore vite sur une surface additionally douce et moreover élastique.
« Le travail de McMahon a montré que, même si nous ne modélisons pas chaque membre, muscle mass et composant du corps humain, nous sommes toujours capables de créer des informations significatives sur la façon dont nous concevons la overall performance sportive », explique Fay.
Coût de la démarche
Suivant l#39exemple de McMahon, Fay et Hosoi ont développé un modèle similaire et simplifié de la dynamique d#39un coureur. Le modèle représente un coureur comme centre de masse, avec une hanche qui peut tourner et une jambe qui peut s#39étirer. La jambe est reliée à une chaussure en forme de boîte, dont l#39élasticité et l#39absorption des chocs peuvent être réglées verticalement et horizontalement.
Ils ont estimé qu#39ils devraient être capables de saisir dans le modèle les dimensions de foundation d#39une personne, telles que sa taille, son poids et la longueur de ses jambes, ainsi que les propriétés matérielles d#39une chaussure, telles que la rigidité de la semelle intermédiaire avant et arrière, et d#39utiliser le modèle. pour simuler la démarche probable d#39une personne lorsqu#39elle court avec cette chaussure.
Mais ils ont également réalisé que la démarche d#39une personne peut dépendre d#39une propriété moins définissable, qu#39ils appellent la « fonction de coût biologique » – une qualité dont un coureur n#39est peut-être pas conscient, mais qu#39il peut néanmoins essayer de minimiser chaque fois qu#39il courtroom. L#39équipe a estimé que s#39ils pouvaient identifier une fonction de coût biologique générale pour la plupart des coureurs, ils pourraient alors prédire non seulement la démarche d#39une personne pour une chaussure donnée, mais également quelle chaussure produit la démarche correspondant à la meilleure overall performance de study course.
Dans cet esprit, l#39équipe s#39est penchée sur une étude précédente sur tapis roulant, qui enregistrait des mesures détaillées des coureurs, telles que la pressure de leurs impacts, l#39angle et le mouvement de leurs articulations, le ressort de leurs pas et le travail de leurs muscular tissues. ils couraient, chacun dans le même form de chaussure de study course.
Fay et Hosoi ont émis l#39hypothèse que la démarche réelle de chaque coureur découlait non seulement de ses proportions personnelles et des propriétés de ses chaussures, mais également d#39un objectif subconscient visant à minimiser une ou plusieurs mesures biologiques, encore inconnues. Pour révéler ces mesures, l#39équipe a utilisé son modèle pour simuler plusieurs fois la démarche de chaque coureur. À chaque fois, ils ont programmé le modèle pour supposer que le coureur minimisait un coût biologique différent, comme le degré de balancement de sa jambe ou l#39impact qu#39il produit avec le tapis roulant. Ils ont ensuite comparé la démarche modélisée avec la démarche réelle du coureur pour voir quelle démarche modélisée – et le coût supposé – correspondait à la démarche réelle.
En fin de compte, l’équipe a découvert que la plupart des coureurs ont tendance à minimiser deux coûts : l’impact de leurs pieds sur le tapis roulant et la quantité d’énergie dépensée par leurs jambes.
« Si nous disons à notre modèle : #39Optimisez votre démarche sur ces deux éléments#39, cela nous donne des allures vraiment réalistes qui correspondent le mieux aux données dont nous disposons », explique Fay. « Cela nous donne l#39assurance que le modèle peut prédire remark les gens courront réellement, même si nous changeons de chaussure. »
Dans une dernière étape, les chercheurs ont simulé un huge éventail de variations de chaussures et ont utilisé le modèle pour prédire la démarche d#39un coureur et l#39efficacité de chaque démarche pour un kind de chaussure donné.
« D#39une certaine manière, cela vous donne un moyen quantitatif de concevoir une chaussure pour un 10 km par rapport à une chaussure de marathon », explique Hosoi. « Les designers ont un sens intuitif pour cela. Mais nous disposons désormais d#39une compréhension mathématique que nous espérons que les designers pourront utiliser comme outil pour lancer de nouvelles idées. »
Cette recherche est soutenue, en partie, par Adidas.
