Pacing Tool – Wie „physiologischen Treibstoffverbrauch“ abschätzen?

[BergHügi]

Ich möchte eine Anwendung implementieren, die Empfehlungen zum Pacing, Materialwahl und Positionswahl bei Zeitfahren ausgibt.

Nehmen wir an, dass viele Eingangsdaten vorhanden sind. Wie z.B. CdA in Position 1 auf Rad 1; FTP in Position 1 und Position 2; Massen der verschiedenen Konfigurationen; Höhenprofil der Strecke; … .

Optimiert würde natürlich die Zeit zur Absolvierung der Strecke werden.

Eine entscheidende Nebenbedingung in der Optimierung ist nun der „Tank“ der RadlerIn. Wie kann ich den „Verbrauch“ an „physiologischen Treibstoff“ abschätzen? Wie groß ist der „physiologische Tank“, der geleert werden möchte?

 

[pjotr]

Ich möchte eine Anwendung implementieren, die Empfehlungen zum Pacing, Materialwahl und Positionswahl bei Zeitfahren ausgibt.

Nehmen wir an, dass viele Eingangsdaten vorhanden sind. Wie z.B. CdA in Position 1 auf Rad 1; FTP in Position 1 und Position 2; Massen der verschiedenen Konfigurationen; Höhenprofil der Strecke; … .

Optimiert würde natürlich die Zeit zur Absolvierung der Strecke werden.

Eine entscheidende Nebenbedingung in der Optimierung ist nun der „Tank“ der RadlerIn. Wie kann ich den „Verbrauch“ an „physiologischen Treibstoff“ abschätzen? Wie groß ist der „physiologische Tank“, der geleert werden möchte?

Wenn ich mich recht erinnere hatte vor Ewigkeiten jemand auf der "Google Groups Wattage" sowas ähnliches schon mal gebaut. Dabei ging es nicht nur um Zeitfahren, sondern um ein allgemeines Tool, um Pacing für unterschiedliche Strecken zu optimieren. Erreicht wurde die Optimierung, indem die Strecke mit Hilfe von topografischen Daten in einzelne Abschnitte zerlegt und in mehreren Durchläufen das beste Pacing für diese Abschnitte errechnet wurde. Als "Größe des physiologischen Tanks" wurde dabei meiner Erinnerung nach im ersten Durchlauf die höchste bekannte Normalisierte Leistung (NP) über die initial erwartete ungefähre Zeitdauer für die Strecke genommen. Wenn man also annahm, dass ein Sportler die Strecke ungefähr in 2h bewältigen könnte, wurde das Modell mit der maximalen NP über 2h aus den letzten Monaten gefüttert und geschaut, welche tatsächliche Zeitdauer bei optimalem Pacing unter Maßgabe der eingestellten NP tatsächlich errechnet wurde. Die so ermittelte Zeitdauer wurde dann wieder mit den Sportler-Daten abgeglichen, um so die eingestellte NP zu justieren. Dann wurde das Modell erneut durchgerechnet. In mehreren Durchläufen wurde so Pacing entsprechend der durch NP ausgerückten physiologischen Möglichkeiten optimiert. Umgesetzt war das Ganze technisch in Excel mit dem Solver-Plug-In. Angeblich hat der Ansatz zumindest bei längeren Wettkämpfen gut funktioniert. Der Erfolg der Methode steht und fällt mit der NP: Man muss für die geplante Wettkampfdauer aus der eigenen Trainingshistorie auf die maximale NP schließen können.

 

[BergHügi]

Wenn ich mich recht erinnere hatte vor Ewigkeiten jemand auf der "Google Groups Wattage" sowas ähnliches schon mal gebaut.

Dort habe ich vor Ewigkeiten auch reingesehen, bis man sich bei Google anmelden musste.

Dabei ging es nicht nur um Zeitfahren, sondern um ein allgemeines Tool, um Pacing für unterschiedliche Strecken zu optimieren. Erreicht wurde die Optimierung, indem die Strecke mit Hilfe von topografischen Daten in einzelne Abschnitte zerlegt und in mehreren Durchläufen das beste Pacing für diese Abschnitte errechnet wurde.

So würde ich ansetzen. Einen Vektor mit fixen topografischen Daten, fixen und variablen radtechnischen Daten und fixen und variablen physiologsichen Daten. Minimiert wird die Zeit für die Strecke.

Als "Größe des physiologischen Tanks" wurde dabei meiner Erinnerung nach im ersten Durchlauf die höchste bekannte Normalisierte Leistung (NP) über die initial erwartete ungefähre Zeitdauer für die Strecke genommen. Wenn man also annahm, dass ein Sportler die Strecke ungefähr in 2h bewältigen könnte, wurde das Modell mit der maximalen NP über 2h aus den letzten Monaten gefüttert und geschaut, welche tatsächliche Zeitdauer bei optimalem Pacing unter Maßgabe der eingestellten NP tatsächlich errechnet wurde. Die so ermittelte Zeitdauer wurde dann wieder mit den Sportler-Daten abgeglichen, um so die eingestellte NP zu justieren.

Ich kann den Ansatz nachvollziehen, er gefällt mir allerdings wenig. NP ist doch ein gewichteter, schleichender Mittelwert der Leistung. Leistung selbst ist Arbeit pro Zeit, also eher Verbrauch als Tankinhalt.
Ich denke eher an eine aufintegrierte Größe, die irgendwie physiologische Kosten berücksichtigt. TSS wäre vielleicht ein Ansatz, d.h. wieviele TSS können über eine geschätzte Dauer erbracht werden (wenn es 1h dauern würde eben 100 TSS) und dann ein iteratives Lösen.

Dann wurde das Modell erneut durchgerechnet. In mehreren Durchläufen wurde so Pacing entsprechend der durch NP ausgerückten physiologischen Möglichkeiten optimiert. Umgesetzt war das Ganze technisch in Excel mit dem Solver-Plug-In. Angeblich hat der Ansatz zumindest bei längeren Wettkämpfen gut funktioniert. Der Erfolg der Methode steht und fällt mit der NP: Man muss für die geplante Wettkampfdauer aus der eigenen Trainingshistorie auf die maximale NP schließen können.

Ja, auf ein iteratives Vorgehen wird es wohl hinauslaufen. Ansonsten würde ich die Sache in einer schnellen Umgebung implementieren. Ich kenne mich ganz gut mit C++ Bibliotheken aus und habe etwas Erfahrung dort mit Multivariablenoptimierung.

 

[pjotr]

TSS wird aus der NP berechnet, unter Einbezug von Dauer und FTP. Das ist defintiv ein überlegenswerter Ansatz. Die Frage ist letztlich aber auch da, wie gut eigentlich die NP tatsächlich das schafft, was sie vorgibt zu tun: Variable Leistungen matheataisch so zu transformieren, dass sie mit weitgehend gleichmäßigen Leistungen verglichen werden können. Das ist mEn unklar, aber ich sehe derzeit auch keinen besseren Ansatz als sich dem Problem aus der Richtung NP oder TSS zu nähern.

 

[Stefan_L_01]

Wie kann ich den „Verbrauch“ an „physiologischen Treibstoff“ abschätzen?

Weiss nicht ob es hilft aber grob kann man sagen, was ich an Watt trete müsste man für 100% Deckung an Gramm KH pro Stunde zuführen.

 

[boescha]

Afasteryou hat so ein Pacing-tool auch - ich habe das für ein Rennen mal durchgespielt und wenn ich mich richtig erinnere wollten die von mir nur CP und Wprime wissen (ich zahle nicht mehr, und kann es deshalb nicht noch mal durchspielen). Definitiv kann ich mich daran erinnern, dass die nicht die volle Power/Duration-Kurve nutzen und man die Daten für die Simulation jeweils eingeben muss. Über das Physiologische hinaus simulieren die auch maximale Geschwindigkeiten auf bestimmten Streckenabschnitten über Kurvenwinkel etc. Das Pacing das dabei rauskam war für mich ein bisschen zu ambitioniert, aber nicht vollkommen absurd.

 

[BergHügi]

Afasteryou hat so ein Pacing-tool auch - ich habe das für ein Rennen mal durchgespielt und wenn ich mich richtig erinnere wollten die von mir nur CP und Wprime wissen (ich zahle nicht mehr, und kann es deshalb nicht noch mal durchspielen). Definitiv kann ich mich daran erinnern, dass die nicht die volle Power/Duration-Kurve nutzen und man die Daten für die Simulation jeweils eingeben muss. Über das Physiologische hinaus simulieren die auch maximale Geschwindigkeiten auf bestimmten Streckenabschnitten über Kurvenwinkel etc. Das Pacing das dabei rauskam war für mich ein bisschen zu ambitioniert, aber nicht vollkommen absurd.

Ja, das könnte ein lohnenswerter Ansatz sein. CP und W' bekomme ich aus Goldencheetah, oder einfach abschätzen. Dann positionsabhängige CP für jeden Streckenabschnitt annehmen (in entspannt, aufrechter Bergposition geht meist mehr CP als in aerodynamischter Zeitfahrposition). W' über die Strecke aufintegrieren und Leistungseinsatz und Position unter der Nebenbedingung eines fixen W'max optimieren.

Zunächst möchte ich lediglich abschätzen was auf einer vorgegebene Strecke (mäßig steile, wellige bergauf Strecke; bei flach wie Holland oder den Mortirolo hoch ist die Sache einfach) schneller ist, das leichte Bergrad in wenig aerodynamischer Postion oder das schwerer Zeitfahrrad in Aeroposition.

 

[Wanshurst]

Sind da nicht viel zu viele Unbekannte/Variablen enthalten, um auf ein halbwegs belastbares Ergebnis zu kommen?

 

[Multiradfahrer]

Sind da nicht viel zu viele Unbekannte/Variablen enthalten, um auf ein halbwegs belastbares Ergebnis zu kommen?

Welche?

 

[BergHügi]

Sind da nicht viel zu viele Unbekannte/Variablen enthalten, um auf ein halbwegs belastbares Ergebnis zu kommen?

Je nachdem wie kompliziert man herangeht, sind da sind sicher viele Konstanten (u.a. CP, W’, CdA, Crr, Streckencharakteristika… ) von denen man mitunter lediglich grobe Schätzwerte hat. Dazukommt, ob das Modell, dass diese Konstanten mit den zu optimierenden Paceingvariablen (z.B. P, Rad, Position) verbindet, überhaupt sinnvoll ist.
In diesem Sinne betreibe ich bisher lediglich Gedankenspiele, um ein vernünftiges, aber ausbaufähiges Konzept anzusetzen. „Belastbare“ Ergebnisse möchte ich in diesem Stadium gar nicht abverlangen. Ein Anfang wäre bereits, die Stärke verschiedener Einflüsse abzuschätzen.
Weniger abstrakt, beim Zeitfahren anlässlich der Gran Fondo WM nächstes Jahr geht es auf 13 km 450 m wellig einen Berg hoch. Soll man dort den 8,5 kg schweren Zeitfahrer nehmen. Oder den Zeitfahrer auf 7,5 kg abspecken, dafür etwas an „Aero“ verlieren. Oder das Aero-Straßenrad mit 6,8 kg? Auf dem Zeitfahrer können in offener Oberlenkerhaltung etwas mehr Watt getreten werden.

 

[Wanshurst]

Genau das meinte ich. Schon alleine die CP in 2 oder 3 Positionen. Die wird aber bergauf, in der Ebene oder abfallen auch nicht immer gleich sein. Terrain, Wind, Untergrund, Tagesform...
Aber sicherlich ein interessantes Projekt. Ich bin auch so ein Datenjunkie, daher vollstes Verständnis und viel Erfolg! 🙂

 

[Mi67]

Weniger abstrakt, beim Zeitfahren anlässlich der Gran Fondo WM nächstes Jahr geht es auf 13 km 450 m wellig einen Berg hoch. ...

... wird dazu führen, dass man am Ziel ankommt, noch bevor der "Tank" geleert ist. Im Sinne der Eingangsfrage kommt es hierbei also nicht zu einer einschränkenden Variablen, so dass die Betrachtungen unabhängig von "Tank" oder "Treibstoffverbrauch" eine Optimierung der verbleibenden Variablen erfordert.

Neben rein rechnerischen Parametern dürfte auf dem vorgesehenen Kurs bei den kleinen, kurvigen Nebenstraßen-Anteilen auch das Rad-Handling eine Rolle spielen, welches sich nur schwer in Formeln packen lässt.

 

[BergHügi]

... wird dazu führen, dass man am Ziel ankommt, noch bevor der "Tank" geleert ist.

Das ist eigentlich nicht Sinn der Sache, man sollte schon alles geben was möglich ist .

Im Sinne der Eingangsfrage kommt es hierbei also nicht zu einer einschränkenden Variablen, so dass die Betrachtungen unabhängig von "Tank" oder "Treibstoffverbrauch" eine Optimierung der verbleibenden Variablen erfordert.

Ja, die Kohlenhydratspeicher sollten auf die kurze Zeit nicht leerlaufen. Du kennst dich auf diesem Gebiet wesentlich besser aus, wie wird es bezeichnet? Ich nenne es einmal „anaerobe Reserve“, die möchte angezapft bzw. gelehrt werden.

Neben rein rechnerischen Parametern dürfte auf dem vorgesehenen Kurs bei den kleinen, kurvigen Nebenstraßen-Anteilen auch das Rad-Handling eine Rolle spielen, welches sich nur schwer in Formeln packen lässt.

Ich spinne bisher lediglich rum. Leider kenne ich die Strecke bisher nur als Track auf Satellitenbildern. Das reale Höhenprofil und den Wegzustand kann ich nur erahnen. Ohne realer Streckenkenntnis kann ich tatsächlich nicht einschätzen, ob es überhaupt Streckenabschnitte gibt, die mit dem Zeitfahrer in Position befahren werden können. Gut möglich, dass ein Zeitfahrer überhaupt keinen Sinn macht. Ich würde es nur gerne bereits vorab begründet entscheiden.

 

[MTBPaco]

beim Zeitfahren anlässlich der Gran Fondo WM nächstes Jahr geht es auf 13 km 450 m wellig einen Berg hoch. Soll man dort den 8,5 kg schweren Zeitfahrer nehmen. Oder den Zeitfahrer auf 7,5 kg abspecken, dafür etwas an „Aero“ verlieren. Oder das Aero-Straßenrad mit 6,8 kg?

Zeit- oder Wattersparnis durch Gewicht kannst du ja über die Formeln von Wattrechnern abbilden. Für meine Werte wären das bei der Strecke Größenordnung von 10s oder 3W bei einem eingesparten Kilo.

Was da noch fehlt ist die veränderte Beschleunigung, wenn man mal bremsen musste. Keine Ahnung, wie man das rausbekommen kann. Da bräuchte man vermutlich Tracks von der Strecke von Fahrern, die ähnliches Tempo fahren.

 

[MTBPaco]

beim Zeitfahren anlässlich der Gran Fondo WM nächstes Jahr geht es auf 13 km 450 m wellig einen Berg hoch.

Was ist denn da die richtige Taktik? Jeden Anstieg so fahren, dass man an der Kuppe schon ziemlich zerstört ist und in der Abfahrt regeneriert? Wie lang ist der längste Anstieg?

 

[Mi67]

Das ist eigentlich nicht Sinn der Sache, man sollte schon alles geben was möglich ist .

Ja, die Kohlenhydratspeicher sollten auf die kurze Zeit nicht leerlaufen. Du kennst dich auf diesem Gebiet wesentlich besser aus, wie wird es bezeichnet? Ich nenne es einmal „anaerobe Reserve“, die möchte angezapft bzw. gelehrt werden.

Eine anaerobe Kapazität (so nennt sie sich zumindest in verschiedener Fachliteratur) kann innerhalb ca. 3 min leergesogen werden. Natürlich ist es nicht Ziel der Übung, dies zu tun, um danach für weitere 20 min abgrundtief zu leiden, sondern man wird über den Großteil der Strecke versuchen, möglichst nahe bzw. nur knapp über der Schwellenleistung unterwegs zu sein und nur in den Streckenanteilen relevant "tiefer gehen", die von einer Zwischabfahrt oder einer sehr kurvigen Passage als Möglichkeit zur Zwischenerholung gefolgt werden. Bleibt man dabei zu lange oder/und zu oft unterhalb der Schwellenleistung (plus x), dann wird die aerobe Leistungsbereitstellung nicht maximal genutzt und man verschenkt kostbare Zeit. Geht man umgekehrt mit den anaeroben Leistungsanteilen zu hoch, dann wird uns die überschießende Ansäuerung gnadenlos einbremsen, bis wir die Azidose nahezu vollständig respiratorisch kompensiert haben und den Bicarbonat-Pool wieder aufbauen konnten. So lange man bei ca. 5-15% über der Schwellenleistung bleibt, kann die gegenüber der Schwellenleistung etwas höher anzusiedelnde P(VO2max) ausgenutzt werden, um begleitend zu einer gerade noch tolerablen Ansäuerung auch einen maximierten aeroben Leistungsbeitrag sicherzustellen. Das wird insbesondere dann förderlich sein, wenn das mit diesem Investment gewonnene Tempo nicht in einer folgenden Kurve sogleich wieder bremsend vernichtet werden muss.

Nachdem wir nun ganz exakt wissen, wie viel Überschwelligkeit wir wann eingehen dürfen und sollten, können wir jetzt unsere Bots programmieren und kommendes Jahr losschicken, während wir mit VR-Brille ausgestattet neben dem Pool unseren Caipirinha schlürfen. Da unsere Bots über eine perfekte Fahrtechnik auf allen denkbaren Radtypen verfügen, ist ein mit leichten Komponenten aufgebautes Zeitfahrrad die Waffe der Wahl. Aufraffen müssen wir uns dann dennoch, um uns tiefenentspannt zur Siegerehrung zu bemühen, wo uns in La Clusaz die Medaillen aufgedrängt werden. ;-)

 

[BergHügi]

Da unsere Bots über eine perfekte Fahrtechnik auf allen denkbaren Radtypen verfügen, ist ein mit leichten Komponenten aufgebautes Zeitfahrrad die Waffe der Wahl. Aufraffen müssen wir uns dann dennoch, um uns tiefenentspannt zur Siegerehrung zu bemühen, wo uns in La Clusaz die Medaillen aufgedrängt werden. ;-)

Dann soll es so sein, Amen

 

[Stefan_L_01]

Warum nicht einfach online simulieren und das Optimum für sich heraus finden? In Biketerra kann man ja die gpx Tracks hochladen.
Für den Ötzi bin ich damit mal von Sölden bis zum Brenner, und den Tag drauf weiter ins Ziel. Das waren die längsten Zeiten auf dem Hometrainer...
Wie gut das mit der Realität übereinstimmt, bzw das in die Realität übertragen, braucht natürlich auch einiges an Versuchen und Erfahrungen.
Edit Biketerra lässt einen glaube ich aber nicht das Material ändern. Vielleicht mittlerweile. Bleibt nur body weight. Gibt aber vielleicht auch andere sims mit gpx Option

 

[BergHügi]

Warum nicht einfach online simulieren und das Optimum für sich heraus finden? In Biketerra kann man ja die gpx Tracks hochladen.
Für den Ötzi bin ich damit mal von Sölden bis zum Brenner, und den Tag drauf weiter ins Ziel. Das waren die längsten Zeiten auf dem Hometrainer...
Wie gut das mit der Realität übereinstimmt, bzw das in die Realität übertragen, braucht natürlich auch einiges an Versuchen und Erfahrungen.
Edit Biketerra lässt einen glaube ich aber nicht das Material ändern. Vielleicht mittlerweile. Bleibt nur body weight. Gibt aber vielleicht auch andere sims mit gpx Option

Eine „Online-Simulation“ kann ich mir als Test vorstellen, ob ein bestimmtes Pacing umsetzbar ist. Den KOTL z.B. haben wir so bereits öfter auf Kinomap simuliert. Um allerdings ein gutes Pacing überhaupt zu finden, stelle ich mir es schwierig vor. Dazu hättest den Ötzi ja nicht nur einmal auf der Rolle simulieren sollen, sondern viele Male mit verschiedenen Pacings .

(z.B. Für Zwift Strecken selbst gibt es Pacing-Tools)

 

[MTBPaco]

Eine anaerobe Kapazität (so nennt sie sich zumindest in verschiedener Fachliteratur) kann innerhalb ca. 3 min leergesogen werden. Natürlich ist es nicht Ziel der Übung, dies zu tun, um danach für weitere 20 min abgrundtief zu leiden, sondern man wird über den Großteil der Strecke versuchen, möglichst nahe bzw. nur knapp über der Schwellenleistung unterwegs zu sein und nur in den Streckenanteilen relevant "tiefer gehen", die von einer Zwischabfahrt oder einer sehr kurvigen Passage als Möglichkeit zur Zwischenerholung gefolgt werden. Bleibt man dabei zu lange oder/und zu oft unterhalb der Schwellenleistung (plus x), dann wird die aerobe Leistungsbereitstellung nicht maximal genutzt und man verschenkt kostbare Zeit.

Die Garmin App von xert arbeitet mit der anaeroben Kapazität, und das quasi Live:

https://baronbiosys.zendesk.com/hc/en-us/articles/44469564277389-Quick-Start-Guide-Xert-Segment-Hunter-Garmin-Connect-IQ

Für "wellig" wird es hier aber auch dünn:

Keep your power near the target (green indicates you’re close).
It's okay to overshoot the target a bit if you're into a headwind or uphill (purple colour)
It's okay to undershoot the target a bit if you're heading downwind or downhill (blue colour)

Es gibt noch andere xert Apps, mit TTE (Time to Exhaustion) oder MPA (etwas andere, eingängigere Anzeige der anaeroben Kapazität). Ich finde die Apps tatsächlich hilfreich, aber muss man auch üben und mit dem Körpergefühl abgleichen.