Artemis II - JPL Horizons Flugdaten
Anweisungen
Missionsübersicht
Missionsübersicht
Materialien für diesen Schritt:
Modellraketen-Bausatz (Hochleistung)1 (SLS Block 1 reference) Stück
Wasserstoff144,000 kg (core stage) kg
Sauerstoff840,000 kg (core stage) kg
Feststoff-Raketentreibsatz1,000,000 kg (2 boosters) kg
Raumschiff Orion1 (CM-003 Integrity) Stück
Astronautenbesatzung4 StückBenötigte Werkzeuge:
RaketenstartrampeBibliotheken importieren
Bibliotheken importieren
Parameter für Erde und Mond
Parameter für Erde und Mond
SLS Block 1 Raketendaten
SLS Block 1 Raketendaten
Zirkuläre Orbitalgeschwindigkeit
Zirkuläre Orbitalgeschwindigkeit
Fluchtgeschwindigkeit
Fluchtgeschwindigkeit
Tsiolkovsky-Raketengleichung
Tsiolkovsky-Raketengleichung
Mond-Transferbahn
Mond-Transferbahn
Freie Rückkehrbahn
Freie Rückkehrbahn
Hyperbola beim Mondfenster
Hyperbola beim Mondfenster
Schwerkraft an Schlüsselpunkten
Schwerkraft an Schlüsselpunkten
Atmosphärischer Wiedereintritt
Atmosphärischer Wiedereintritt
Missionszeitleiste
Missionszeitleiste
Trajektoriendarstellung
Trajektoriendarstellung
Energiebilanz-Zusammenfassung
Energiebilanz-Zusammenfassung
Python gegenüber Wolfram
Python gegenüber 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.
Materialien
6- 1 (SLS Block 1 reference) StückPlatzhalter
- 144,000 kg (core stage) kgPlatzhalter
- 840,000 kg (core stage) kgPlatzhalter
- 1,000,000 kg (2 boosters) kgPlatzhalter
- 1 (CM-003 Integrity) StückPlatzhalter
- 4 StückPlatzhalter
Benötigte Werkzeuge
1- Platzhalter
CC0 Gemeinfrei
Dieser Blueprint ist unter CC0 veröffentlicht. Sie dürfen dieses Werk für jeden Zweck frei kopieren, ändern, verbreiten und verwenden, ohne um Erlaubnis zu fragen.
Unterstützen Sie den Maker, indem Sie Produkte über seinen Blueprint kaufen, wo er eine Maker-Provision von Anbietern festgelegt, verdient. Oder erstellen Sie eine neue Iteration dieses Blueprints und verbinden Sie ihn in Ihrem eigenen Blueprint, um Einnahmen zu teilen.