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アルテミス II - JPL 地平線飛行データ
翻訳済み
Astro

作成者

Astro

2. 4月 2026IS
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アルテミス II - JPL 地平線飛行データ

NASA のアルテミス II ミッションの計算分析 — 1972 年以来、低地球軌道を超えた初の有人飛行。Python、NumPy、Matplotlib を使用して、打ち上げから月面フライバイから着水まで、軌道力学計算を再現します:ツィオルコフスキーロケット方程式、vis-viva軌道エネルギー、パッチ円錐軌道、双曲線月フライバイ。すべてのセルはブラウザでライブで実行されます。
上級者
60~90分

手順

1

ミッション概要

2026 年 4 月 1 日 22:35 UTC に、NASA はアルテミス II を打ち上げました — 1972 年のアポロ 17 以来、低地球軌道を超えた初の有人飛行。オリオン宇宇宙船に乗った 4 人の宇宙飛行士が、SLS ブロック 1 ロケットで月の周りを自由に帰還するコースをたどり、地球に帰還します。乗組員:Reid Wiseman(司令官)、Victor Glover(パイロット)、Christina Koch(MS-1)、Jeremy Hansen — CSA(MS-2)。計算内容:Python、NumPy、Matplotlib を使用します(任意のブラウザで無料で利用可能)— Wolfram Research が Mathematica で実証した軌道力学計算の重要な計算を再現します。すべての定数は NASA ファクト シートから取得しています。

このステップの材料:

Model Rocket Kit (High-Power)Model Rocket Kit (High-Power)1 (SLS Block 1 reference)
HydrogenHydrogen144,000 kg (core stage) kg
OxygenOxygen840,000 kg (core stage) kg
Solid Rocket PropellantSolid Rocket Propellant1,000,000 kg (2 boosters) kg
Orion SpacecraftOrion Spacecraft1 (CM-003 Integrity)
Astronaut CrewAstronaut Crew4

必要な工具:

Rocket Launch PadRocket Launch Pad
2

ライブラリのインポート

Loading Jupyter Notebook...
3

地球と月のパラメータ

Loading Jupyter Notebook...
4

SLS ブロック 1 ロケット データ

Loading Jupyter Notebook...
ステップ 4 - Image 1
5

円形軌道速度

Loading Jupyter Notebook...
6

脱出速度

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7

ツィオルコフスキー ロケット方程式

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8

経月移行注入

Loading Jupyter Notebook...
9

自由帰還軌道

Loading Jupyter Notebook...
ステップ 9 - Image 1
10

月フライバイ双曲線

Loading Jupyter Notebook...
11

主要地点での重力

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12

大気圏再突入

Loading Jupyter Notebook...
ステップ 12 - Image 1
13

ミッション タイムライン

Loading Jupyter Notebook...
14

軌道ビジュアライゼーション

Loading Jupyter Notebook...
15

エネルギー予算概要

Loading Jupyter Notebook...
16

Python 対 Wolfram

What free Python can do vs Wolfram Mathematica

CapabilityPython (free)Mathematica ($$$)
Orbital mechanics equationsNumPy/SciPy — full coverageBuilt-in symbolic + numeric
JPL Horizons ephemeris dataREST API + gzip/json (as shown above)HorizonsEphemerisData[] function
Unit-aware calculationsPint libraryBuilt-in Quantity framework
2D/3D trajectory plotsMatplotlib (4-panel dashboard above)Built-in Graphics3D + Manipulate
Real-time ephemeris dataAstropy + JPL Horizons APIBuilt-in AstronomicalData[]
Interactive animationipywidgets / PlotlyManipulate[] — seamless
Symbolic algebraSymPyNative — Mathematica's core strength
DeploymentRuns 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

必要な工具

1

CC0 パブリックドメイン

このブループリントはCC0で公開されています。許可を求めずに、自由にコピー、修正、配布、あらゆる目的で使用できます。

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