Definition of approximating functions of air resistance to the projectile movement, non-linear relatively to evaluated parameters
DOI:
https://doi.org/10.33577/2312-4458.13.2015.3-7Keywords:
approximating function, projectile resistance function, method of the smallest squares, Hauss function, second order polynom, algebraic equation systemAbstract
The article considers the approach to definition of approximating functions of air resistance to the projectile movement, non-linear relatively to evaluated parameters, built on accurate (straight) methods of linear equations solution, which allows to use the method of the smallest squares to define the parameters of approximating function.References
Дмитриевский А.А. Внешняя баллистика / А.А. Дмитриевский, Л.Н. Лисенко. – М.: Машиностроение, 2005. – 607 с.
Лисенко В.М. Теорія польоту / В.М. Лисенко, В.І. Грабчак, Д.А. Новак. – Суми: СумДУ, 2006. – 203 с.
Подготовка стрельбы и управления огнем артиллерии. – М.: Воениздат, 1987. – 376 с.
Калиткин Н.Н. Численные методы / Н.Н. Калиткин. – М: Наука, 1978. – 512 с.
Ефремов А.К. Аппроксимация закона сопротивления воздуха 1943 г. / А.К. Ефремов. – Наука и образование. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2013. – Вып. 10. – С. 269-282.
Грабчак В.І. Аналіз існуючих та перспективних методів визначення сили опору повітря руху снарядів / В.І. Грабчак, С.В. Бондаренко. – Військово-технічний збірник. – Львів: АСВ. – 2013. – Вип. 2. (9). – С. 13-19.
Грабчак В.І. Апроксимація сили опору повітря руху снарядів аналітичними функціями / В.І. Грабчак, Ю.М. Косовцов, С.В. Бондаренко. – Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. Науковий журнал. К.: НУОУ. – 2014. – Вип. 1(19). – С. 19-23.
Dates D.M., Watts D.G. Nonliner regression analesis and its applicatijns / D.M. Dates, D.G.Watts. – Wiley, 1988. – 365 с.
Демиденко Е.З. Линейные и нелинейные регрессии / Е.З. Демиденко. – М.: Финансы и статистика, 1981. – 304 с.
Бард Й. Нелинейное оценивание параметров / Й. Бард. – М.: Статистика, 1979. – 349 с.
Chavent G. Njnlinear Least Squares for Inverse Problems / G. Chavent. – Heidelberg, Springer, 2009. – 375 с.
