Calculateur 1RM O'Conner
Soulever 100 kg pendant 5 répétitions donne un maximum sur une répétition selon O'Conner de 112,5 kg. Saisissez la charge et les répétitions réalisées pour fixer vos pourcentages avec la formule linéaire citée par votre programme ou votre manuel. Gratuit dans votre navigateur.
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Exemple résolu
- Pondération
- 100
- Répétitions
- 5
- Une répétition maximale
- 112,5
- Précision
- 2
- Équation
- weight * (1 + 0.025 * reps)
Ce calculateur de maximum d'une répétition selon O'Conner estime la charge la plus lourde que vous pourriez, en théorie, réussir en une seule répétition propre à partir d'une série sous-maximale déjà terminée. Vous saisissez le poids soulevé et le nombre de répétitions réussies, et le moteur applique la forme fermée classique d'O'Conner : le maximum d'une répétition égale le poids multiplié par un plus zéro virgule zéro deux cinq fois les répétitions. Le chemin est entièrement hors ligne et déterministe : le même poids et le même nombre de répétitions produisent toujours la même estimation arrondie, sans appels réseau, sans échantillonnage et sans raccourcis dépendant de la date.
Ce que signifie l'équation 1RM d'O'Conner et ce que contient la réponse
Le maximum d'une répétition est une estimation de la charge la plus lourde qu'un athlète peut soulever une fois avec une technique acceptable pour un exercice donné. Tester un vrai max peut être fatigant et n'est pas toujours adapté en début de cycle, aussi les coachs recalculent souvent le 1RM à partir d'une série sous-maximale via une équation de prédiction publiée.
La formule d'O'Conner est un modèle linéaire de la forme maximum d'une répétition égale poids multiplié par un plus zéro virgule zéro deux cinq fois le nombre de répétitions complétées. Elle est assez simple pour un calcul à la main et assez spécifique pour que l'on cherche un calculateur O'Conner plutôt qu'un panneau générique multi-formules.
Cette page ne mesure pas la trajectoire de la barre ni ne filme votre série ; elle applique cette forme fermée aux deux nombres que vous fournissez et renvoie des champs structurés que vous pouvez citer ou brancher dans un logiciel.
Où une estimation 1RM O'Conner s'intègre en entraînement, enseignement et logiciel
Coachs et athlètes commencent souvent la planification des charges par un plafond prédit avant d'affiner avec des singles lourds ou des essais de compétition, et l'équation d'O'Conner est un choix linéaire courant lorsqu'un programme ou un manuel nomme explicitement cette formule. Les enseignants peuvent pré-générer des corrigés pour des séries modestes sans faire confiance à des applications opaques qui changent silencieusement les coefficients ou suppriment les décimales.
Les développeurs appellent le même contrat depuis des scripts pour semer des vecteurs de test déterministes d'interfaces d'entraînement de force, normaliser des séries saisies par l'utilisateur avant des tableaux de pourcentages, ou satisfaire des énoncés de défis de programmation qui exigent la formule 1RM d'O'Conner plutôt qu'une moyenne multi-modèles. La pratique de concours et certifications a parfois besoin d'une source rapide et hors ligne d'estimations 1RM pour vérifier des solutions sans barre chargée dans la salle.
Produits et outils pédagogiques utilisent l'estimation lorsqu'un apprenant saisit poids et répétitions et que l'interface doit afficher une seule formule de manuel avec une étiquette d'équation claire. Associez-le à d'autres points de terminaison santé et entraînement pour construire un petit laboratoire d'aides fitness gratuites et déterministes, et traitez toujours les formules de prédiction populationnelle comme des estimations, non comme un diagnostic médical ni un substitut à des tests de force supervisés et une bonne technique.
Cas d’usage
Planification des charges en programmes de force
Estimez le 1RM à partir d'une série sous-maximale terminée avec la formule d'O'Conner pour que coachs et athlètes fixent des pourcentages sans tester un vrai max chaque semaine.
Devoirs et enseignement de la force
Générez des réponses 1RM reproductibles pour manuels, quiz et laboratoires qui enseignent l'équation d'O'Conner du maximum d'une répétition.
Questions fréquentes
Quelles entrées le calculateur exige-t-il ?
Optionnel : precision (0–15, défaut 2) contrôle les décimales.
Que se passe-t-il si le poids est zéro ou si les reps sont hors plage ?
Un poids non positif et des reps hors de 1–12 sont rejetés et non facturés.
Est-ce la même chose qu'Epley ou Brzycki ?
Non. Cette capacité n'utilise que le modèle linéaire d'O'Conner. La comparaison multi-formules Epley/Brzycki vit sur un autre outil 1RM avec sa propre landing SEO.
Pourquoi ne puis-je saisir que 12 répétitions au plus ?
La formule d'O'Conner est un modèle linéaire prévu pour des séries de peu à moyennement nombreuses répétitions, pas pour le travail à gros volume. Au-delà de 12, la ligne droite n'est plus utile : seuls les nombres entiers de 1 à 12 sont acceptés.
Quelle est la formule d'O'Conner ?
Le maximum sur une répétition vaut la charge multipliée par un plus 0,025 fois le nombre de répétitions. Le modèle étant linéaire, chaque répétition supplémentaire ajoute la même fraction de la charge et le calcul se vérifie à la main.
Outils associés
Pour les développeurs — accès API
Tout sur cette page est disponible par programmation. Cette section s'adresse aux équipes qui veulent l'intégrer à leurs systèmes ; les autres peuvent simplement utiliser l'outil ci-dessus.
Endpoint
Authentification par jeton Bearer : un seul POST met la tâche en file d’attente, et le résultat vous parvient par webhook ou lien signé.
Appeler depuis votre stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"weight":100,"reps":5}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"weight": 100,
"reps": 5
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"weight": 100,
"reps": 5
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"weight":100,"reps":5}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"weight":100,"reps":5}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemple de requête
{
"weight": 100,
"reps": 5
}Exemple de réponse
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "health.one_rep_max_oconner",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}L’API est asynchrone : chaque appel renvoie un task_id immédiatement, puis vous interrogez l’état à raison d’une requête par seconde.
Tarifs
Le prix est publié, sans tokens ni crédits. Une tâche qui échoue n’est pas facturée.
Erreurs
| HTTP | Code | Signification |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Clé API absente ou invalide : vérifiez l’en-tête Authorization. |
402 | insufficient_balance | Solde insuffisant : rechargez votre compte pour lancer cette tâche. |
404 | unknown_type | Type de tâche inconnu : vérifiez le champ type de votre requête. |
429 | rate_limited | Trop de requêtes : ralentissez la cadence, puis réessayez. |
Notes techniques
Ce que signifie l'équation 1RM d'O'Conner et ce que contient la réponse
Pour chaque requête réussie vous obtenez weight et reps validés, one_rep_max issu du produit O'Conner, method étiqueté oconner, la précision d'arrondi, plus les chaînes formula et equation qui documentent explicitement le modèle. Il n'y a ni synchronisation wearable ni bruit aléatoire : le moteur construit une estimation finie ou rejette l'entrée avec invalid_input. Sont rejetés weight ou reps manquants, valeurs non finies, poids non positif et comptes de répétitions hors de l'intervalle entier de un à douze, car le modèle linéaire sous-maximal vise des séries à volume faible à modéré, pas le travail à haut volume. Si vous avez besoin de comparaisons multi-formules comme Epley et Brzycki côte à côte, de tableaux de pourcentages du 1RM ou de prescriptions de charge après un max connu, utilisez ces outils dédiés ; cette page ne répond qu'à l'estimation O'Conner poids-et-reps, avec une sortie numérique stable pour tableurs, tests unitaires et clients d'API qui veulent une formule de recherche claire.
Comment poids et reps sont lus et comment le chemin reste reproductible
Les signes plus initiaux optionnels et la notation scientifique sur les chaînes numériques sont autorisés lorsqu'ils s'interprètent comme des décimaux finis ; espaces intégrés, préfixes hex et jetons non numériques sont rejetés avec un message clair pour qu'une mauvaise cellule ne devienne pas un max d'entraînement erroné. Les champs préférés sont weight pour la charge soulevée et reps pour le nombre de répétitions réussies, mais les alias load, w et mass pour weight, et repetitions, r et n pour reps, sont acceptés afin que tableurs, chaînes de requête et formulaires réutilisent le même contrat. Le poids doit être un nombre fini strictement positif dans l'unité de masse que vous souhaitez voir reflétée dans l'estimation 1RM—kilogrammes ou livres—car la formule est homogène en unités : si vous saisissez des livres, one_rep_max est en livres. Les reps doivent être un entier de un à douze inclus ; répétitions fractionnaires, zéro, négatifs et comptes au-dessus de douze échouent avec invalid_input afin que les clients n'appliquent pas en silence un modèle linéaire hors de sa bande sous-maximale prévue. Un champ precision optionnel, avec alias decimals et dp, choisit combien de décimales exposer pour weight et one_rep_max, par défaut deux et plafonné à quinze pour stabiliser les goldens JSON. Associez l'exécution gratuite dans le navigateur de cette page à l'API payante lorsque vous avez besoin du même résultat mathématique dans un pipeline automatisé sans réimplémenter vous-même la régression d'O'Conner.
Où une estimation 1RM O'Conner s'intègre en entraînement, enseignement et logiciel
Sur cette page le travail s'exécute entièrement dans votre navigateur ; via l'API chaque consultation réussie coûte $0.002, une validation échouée n'est pas facturée et rien n'est stocké après la réponse. Cette scission — exploration interactive gratuite et API payante identique — correspond au reste du catalogue KIT de niveau A et vous permet de passer d'une démo en classe à un pipeline automatisé sans changer le résultat mathématique.
Cas d'intégration
Applications et fixtures de tests automatisés
Appelez le même contrat déterministe depuis des scripts et le CI pour figer one_rep_max avec poids et reps connus sans recoder le coefficient.
Questions techniques
Quelle est la formule O'Conner du maximum d'une répétition ?
1RM = weight × (1 + 0.025 × reps). Saisissez la charge soulevée et le nombre de répétitions réussies (1–12) ; l'API renvoie one_rep_max arrondi dans la même unité de masse que weight.
Combien coûte le calculateur 1RM O'Conner ?
L'outil navigateur est gratuit. Les requêtes API utilisent le solde prépayé KIT à $0.002 par appel réussi ; une entrée invalide n'est pas facturée.