Обязательным этапом решения сложных инженерных задач является построение математических моделей, разрабатываемых технических систем. Не всегда эту задачу можно решить аналитически ввиду неполноты знаний исследуемой области. Это обусловливает необходимости экспериментального подхода. Экспериментальное моделирование реальных технических объектов также является трудной задачей из-за сложности обработки данных эксперимента. Движения воздухоплавательных аппаратов протекают по нелинейным законам. Сложные нелинейности характерны для механических объектов, наземного транспорта, электротехнических агрегатов и пр. При экспериментальном построении моделей таких объектов применяется аппроксимация зависимостей выходных данных от входных. При их существенной нелинейности задача аппроксимации становится трудоемкой, неизбежны, также, значительные погрешности. Для их снижения применяют подходы, основанные на фрагментации исходных данных. Это методы кусочной аппроксимации, сплайн-функций и др. Они повышают локальную точность аппроксимации, но затрудняют возможности аналитического преобразования математических моделей. Сравнительно недавно появился метод экспериментального построения математических моделей для существенно нелинейных зависимостей. Авторами предложен метод «Cut-Glue» аппроксимации, основанный на аналитическом мультипликативном «вырезании» фрагментов данных, их аппроксимации аналитическими функциями и аддитивном «склеивании» в единую аналитическую функцию. Общая точность описания объекта этой функцией определяется локальными погрешностями аппроксимации каждого фрагмента. Поэтому обеспечение точности описания каждого фрагмента является важнейшим этапом метода. Экспоненциальная зависимость размерности задачи от размерности объекта и числа фрагментов делает актуальной структурно-параметрическую минимизации математической модели каждого фрагмента.