Fitting Kurva Polar Hambat Pesawat dengan Curve Fitting Toolbox

Info proyek

• Bidang studiDirgantara dan Penerbangan
• JenjangTesis (S2)
• Jenis metodeKomunikasi dan Peramalan
• Perkiraan pengerjaan± 5 hari kerja
• Perangkatfittype, fit, confint, predint (Curve Fitting Toolbox)
• HargaRp 400.000 - Rp 2.550.000

Tujuan analisis

Mencocokkan kurva koefisien hambat dengan Curve Fitting Toolbox dan menilai kecocokan model terhadap koefisien angkat dan faktor efisiensi rentang sayap.

Variabel

Contoh hasil

• 0.994R-squared
• 0.994Adjusted R-squared
• 0.135RMSE
• 4.954Peak height a1
• 5.725Peak centre b1
• 2.354Peak width c1

Kurva Gauss mencocokkan Drag coefficient terhadap Lift coefficient dengan R-kuadrat 0.994 dan RMSE 0.135; puncak setinggi 4.95 berpusat di 5.73 dengan lebar 2.35, dan dari empat model kandidat R-kuadrat terkoreksi terbaik adalah 0.997 (gauss2).

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Fitting Kurva dengan Curve Fitting Toolbox

Curve Fitting Toolbox mencocokkan model kurva (eksponensial, polinomial, atau persamaan buatan sendiri) ke data dengan estimasi kuadrat terkecil nonlinear. Dipakai untuk menaksir parameter fisis seperti laju peluruhan atau konstanta kinetika dari data eksperimen.

Langkah pengerjaan

1. 1Siapkan data x dan y dalam vektor kolom
2. 2Pilih atau definisikan model dengan fittype
3. 3Tentukan titik awal dan batas parameter
4. 4Cocokkan dengan fit dan ambil statistik gof
5. 5Periksa interval kepercayaan parameter dan residual
6. 6Plot kurva, data, dan interval prediksi

Asumsi yang perlu diperiksa

• Bentuk model sesuai dasar teori fenomena
• Titik awal parameter wajar agar fit konvergen
• Galat pengukuran kira-kira acak dengan varians konstan

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan persamaan model, nilai parameter dengan interval kepercayaan, R2, dan RMSE. Beri tafsir fisis parameter dan bandingkan dengan model alternatif.

Contoh kode MATLAB

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

rng(10);
lift_coefficient = linspace(0, 10, 60)';
drag_coefficient = 4*exp(-0.5*lift_coefficient) + 1 + 0.12*randn(size(lift_coefficient));      % decay with offset

ft = fittype('a*exp(-b*x) + c', 'independent', 'x', 'coefficients', {'a', 'b', 'c'});
[f, gof, out] = fit(lift_coefficient, drag_coefficient, ft, 'StartPoint', [3 0.3 0.5], 'Lower', [0 0 -5]);
disp(f);
ci = confint(f, 0.95);
fprintf('R2 = %.4f, adjusted R2 = %.4f, RMSE = %.4f\n', gof.rsquare, gof.adjrsquare, gof.rmse);
fprintf('Parameter 95%% CI:\n'); disp(array2table(ci, 'VariableNames', {'a', 'b', 'c'}));
fprintf('Half-life = %.3f\n', log(2) / f.b);

figure;
plot(f, lift_coefficient, drag_coefficient); hold on;
pi95 = predint(f, lift_coefficient, 0.95, 'observation', 'off');
plot(lift_coefficient, pi95, 'r--');
xlabel('x'); ylabel('y'); legend('Data', 'Fit', '95% prediction interval');

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum