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阿尔特弥斯 II - JPL 地平线飞行数据
NASA 阿尔特弥斯 II 任务的计算分析——自 1972 年以来首次载人飞行超越近地轨道。使用 Python、NumPy 和 Matplotlib，我们复制了从发射到月球掠过再到溅落的轨道力学计算：齐奥尔科夫斯基火箭方程、vis-viva 轨道能量、修补圆锥轨迹和双曲线月球掠过。每个单元在浏览器中实时运行。
高级
60-90 分钟
说明
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任务概览
任务概览
2026 年 4 月 1 日 22:35 UTC，NASA 发射了阿尔特弥斯 II——自 1972 年阿波罗 17 号以来首次载人超越近地轨道的飞行。四名宇航员乘坐猎户座飞船，搭乘 SLS Block 1 火箭，沿着自由返回轨迹绕月球一周并返回地球。机组：Reid Wiseman（船长）、Victor Glover（飞行员）、Christina Koch（MS-1）、Jeremy Hansen——CSA（MS-2）。我们将计算：使用 Python、NumPy 和 Matplotlib——任何浏览器中免费可用的工具——我们将复制 Wolfram Research 用 Mathematica 演示的关键轨道力学计算。每个常数都来自 NASA 数据表。
此步骤所需材料：
Model Rocket Kit (High-Power)1 (SLS Block 1 reference) 个
Hydrogen144,000 kg (core stage) 公斤
Oxygen840,000 kg (core stage) 公斤
Solid Rocket Propellant1,000,000 kg (2 boosters) 公斤
Orion Spacecraft1 (CM-003 Integrity) 个
Astronaut Crew4 个所需工具：
Rocket Launch Pad2
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导入库
导入库
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地球和月球参数
地球和月球参数
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SLS Block 1 火箭数据
SLS Block 1 火箭数据
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圆形轨道速度
圆形轨道速度
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逃逸速度
逃逸速度
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齐奥尔科夫斯基火箭方程
齐奥尔科夫斯基火箭方程
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月球转移注入
月球转移注入
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自由返回轨迹
自由返回轨迹
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月球掠过双曲线
月球掠过双曲线
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关键点处的重力
关键点处的重力
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大气再入
大气再入
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任务时间线
任务时间线
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轨迹可视化
轨迹可视化
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能量预算摘要
能量预算摘要
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Python vs Wolfram
Python vs Wolfram
What free Python can do vs Wolfram Mathematica
| Capability | Python (free) | Mathematica ($$$) |
|---|---|---|
| Orbital mechanics equations | NumPy/SciPy — full coverage | Built-in symbolic + numeric |
| JPL Horizons ephemeris data | REST API + gzip/json (as shown above) | HorizonsEphemerisData[] function |
| Unit-aware calculations | Pint library | Built-in Quantity framework |
| 2D/3D trajectory plots | Matplotlib (4-panel dashboard above) | Built-in Graphics3D + Manipulate |
| Real-time ephemeris data | Astropy + JPL Horizons API | Built-in AstronomicalData[] |
| Interactive animation | ipywidgets / Plotly | Manipulate[] — seamless |
| Symbolic algebra | SymPy | Native — Mathematica's core strength |
| Deployment | Runs anywhere (browser via Pyodide) | Requires Wolfram licence or Cloud |
Verdict: Using the same JPL Horizons data source as Wolfram, Python reproduces the Artemis II trajectory with identical data points — 428 state vectors covering the full 10-day mission. The analytical model (Hohmann transfer + patched conics) predicts TLI speed within 3% and flyby distance within 0.4% of reality.
Mathematica's edge is in symbolic manipulation and the seamless Manipulate[] 3D animation. But for numerical computation, data analysis, and reproducibility, Python is fully capable — and this entire blueprint runs in the browser via Pyodide. No server, no licence, no installation.
材料
6- 1 (SLS Block 1 reference) 个占位符
- 1,000,000 kg (2 boosters) 个占位符
- 1 (CM-003 Integrity) 个占位符
- 占位符
所需工具
1CC0 公共领域
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