Research Academy for Exercise Sciences e.V. – 3D-Integriertes Trainingsmodell
Körperliche Aktivität & Training für Gesundheit & Leistung

Wissenschaftliches Modell · © RAES 2026

Fusionsmodell: Drei Energiesysteme.
Ein integriertes Trainingsmodell.

Wie Laktat, Leistungskurve und Trainingslast zusammenwirken — und was das für die tägliche Trainingssteuerung bedeutet.

Athletische Leistung entsteht aus dem Zusammenspiel dreier Energiesysteme: dem phosphokreatinbasierten Sofortsystem, der glykolytischen Kapazität und dem oxidativen Ausdauersystem. Klassische Trainingsmodelle behandeln diese Systeme als Einheit — und verlieren dabei wesentliche Information über die Anpassungsspezifität.

Das hier vorgestellte integrierte Modell verknüpft drei aktuelle Publikationen zu einem kohärenten Rahmen: von der biochemischen Energetik der Laktatakkumulation über die physiologisch verankerte Power-Duration-Kurve bis zum dreidimensionalen Impuls-Response-Modell der Trainingsanpassung.

Oxidativ · CP / Critical Speed Glykolytisch · W′ / D′ Alaktazid · Pmax / vmax
Zum interaktiven Modell

Baustein I

Energetische Grundlagen der Laktatakkumulation

Die Rate der Laktatakkumulation im Blut ist direkt proportional zur anaerob-laktischen Stoffwechselleistung. Dieser biophysikalische Zusammenhang erlaubt es, die Belastung der drei Energiesysteme quantitativ zu trennen — eine Voraussetzung für jede systemspezifische Trainingssteuerung.

Ferretti & Di Prampero, Eur J Appl Physiol 2026

Baustein II

Multi-Domain Power-Duration-Modell (MuDo-PD)

Drei physiologische Ankerpunkte — Pmax, MAP und PLT2/MLSS — genügen, um die individuelle Leistungs-Dauer-Kurve über alle Intensitätsbereiche (1 s bis 60 min) präzise vorherzusagen. Externe Validierung: ICC = 0,988.

Wahl & Ji, Eur J Appl Physiol 2026

Baustein III

3D Impulse-Response-Modell der Trainingsanpassung

Drei parallele Fitness-Fatigue-Modelle — je eines für CP, W′ und Pmax — beschreiben die energiesystemspezifische Anpassung. Der Strain Score (SS) ersetzt TSS durch eine physiologisch fundierte, dreidimensionale Trainingslastmetrik.

Kontro et al., PLoS One 2026
Abbildung 1 Architektur des integrierten Trainings- und Leistungsmodells
Integriertes Trainings- und Leistungsmodell Synthesis aus Ferretti & Di Prampero · Wahl & Ji · Kontro et al. (alle 2026) Energiemetabolismus (Ferretti & Di Prampero 2026) Anaerob-laktische Leistung ∝ Rate der Laktatakkumulation (dELa/dt = β · dLa/dt) PCr-System Alaktazid · Pmax ≤ ~10 s Glykolyse Laktazid · W′ ~10–120 s · dLa/dt = const. Oxidativ Aerob · CP / MLSS stabiles Steady-State Power-Duration-Modell (Wahl & Ji 2026) MuDo-PD: physiologisch verankerte Anker · externale Validierung ICC = 0.988 AnPR (≤ 300 s) PO(t) = MAP + (PPO – MAP) · e^(k·t) Anker: PPO & MAP k_AnPR = –0.023 s⁻¹ AePR (300–3 600 s) PO(t) = PLT2 + (MAP – PLT2) · e^(k·(t–300)) Anker: MAP & PLT2 (≈ MLSS) k_AePR = –0.0023 s⁻¹ 3D Impulse-Response-Modell (Kontro et al. 2026) Drei parallele IR-Modelle: energiesystemspezifische Anpassung · Strain Score (SS) PMC: Pmax Fitness_Pmax(t) Fatigue_Pmax(t) SS_Pmax = Last auf PCr-System → Adaptation Pmax PMC: W′ Fitness_W′(t) Fatigue_W′(t) SS_W′ = Last auf glykolyt. System → Adaptation W′ PMC: CP Fitness_CP(t) Fatigue_CP(t) SS_CP = Last auf oxidat. System → Adaptation CP Leistungsprognose & individualisierte Trainingssteuerung MuDo-PD liefert Power-Duration-Kurve → SS quantifiziert energiesystemspez. Last → 3D-IR-Modell sagt systemspez. Fitness / Fatigue / Performance voraus Feedback: Adaptation → Anker-Update

Abb. 1: Schematische Darstellung des integrierten Modells.
Schicht 1 (Ferretti &, Di Prampero; EJAP 2026): A reassessment of the energetic significance of blood lactate accumulation during exercise.
Schicht 2 (Wahl &, Ji 2026; EJAP 2026): From diagnostics to prediction: development and validation of a multi-domain power-duration model.
Schicht 3 (Kontro et al. 2026; PLOSOne): The three-dimensional impulse-response model: Modeling the training process in accordance with energy system-specific adaptation Der gestrichelte Pfeil symbolisiert die Rückkopplung adaptierter Parameter in die Modellkalibrierung.