距離と集弾性の関係について計測して、まとめてみました。(大幅な追記あり2025/9/6 13時、さらに追記あり2025/9/6 15時、内容を修正しました2025/9/6 23時、データの除外項目を変更2025/9/8)
まとめ
今回の計測では、
・距離が遠くなればなるほど、集弾性は低下する。
・50mヘッドショットを狙うことはできても、50mヘッドショットが100%の命中精度には疑問が残る。
・”人+銃”の命中精度の性能を、2次の関数として表すことができた。(10m離れると弾のまとまりが倍になる、とはちょっと違う結果になった。)
追記内容
フォロワーのアドバイスで、
・距離0mでグルーピングを0mmの値を追加
・近似直線から2次の近似曲線に変更。
その結果、決定係数R2が0.99446から0.99986に向上。
”10回の生データを回帰式で用いた方が信頼度が高い。とのことで
2次多項式回帰の近似式を採用。
感覚的にも、遠くなればなるほど当てづらい、に合致。
計測条件
場所 ZEEK
使用した銃 のびたライフル(VSRベース)
光学機器 Trijicon SRO 2.5moa
その他 テーブル、委託無し(肘)
使用弾 H.T.G. U.I. 0.43g
距離 10m,20m,30m
計測方法
各距離に設置したA3用紙に10発1セットとして、12セット射撃を行った。
12セットのうち、グルーピングが最も良かったものと悪かったものをはずれ値として除外する。
残った10セットから中央値を算出して、最終的なグルーピングとした。
計測結果
10m

20m

(3-1)は試射として使用したので除外。
30m

1-2は途中で弾が切れてしまったため除外
各距離におけるグルーピングの中央値
10m | 20m | 30m | |
中央値 | 26.5mm | 58.5mm | 100mm |
2次多項式回帰の近似式でグルーピングを数式化してみる。
計測の最初と最後の10発を除外して、数式化してみました。

のびたのスペックでは追い付かないので、ChatGPTに作成してもらいました。
回帰式(2次多項式) y≈0.0458×2+1.817x+4.345
決定係数 R2≈0.903
となります。
この式から、各距離におけるグルーピングを予想すると
距離 | 10m | 20m | 30m | 40m | 50m |
グルーピング | 27mm | 59mm | 100mm | 150mm | 210mm |
距離 | 60m | 70m | 80m | 90m | 100m |
グルーピング | 278mm | 356mm | 443mm | 539mm | 644mm |
おわりに
見えない命中精度の性能を数値化できました!!!!!
すごくないですか!!!??
修正前の記事のご指摘ありがとうございました、非常に的確で助かりました!!!!!!x2
今回は、前々から言われていた、10mでグルーピングは倍になるを検証してみました!
結果的には、ちょっと違った関数が出てきました。
その関数を使って遊んでみましたがいかがでしたでしょうか。
これからもどんどん計測していきますのでよろしくお願いします!
筆者について
筆者 のびた
3DPなどを使って創作活動をしています。
BASEで販売をしています。
ツイッターはこちら
コメント