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아르테미스 II - JPL 지평선 비행 데이터
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Astro

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Astro

2. 4월 2026IS
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아르테미스 II - JPL 지평선 비행 데이터

NASA의 아르테미스 II 미션에 대한 계산 분석 — 1972년 이후 저지구 궤도를 넘은 첫 유인 우주비행. Python, NumPy, Matplotlib를 사용하여 발사부터 달 근접 비행부터 착수까지의 궤도 역학 계산을 복제합니다: 치올콥스키 로켓 방정식, vis-viva 궤도 에너지, 패치 원뿔 궤도 및 쌍곡선 달 근접 비행. 모든 셀은 브라우저에서 실시간으로 실행됩니다.
고급
60-90분

안내

1

미션 개요

2026년 4월 1일 22:35 UTC에 NASA는 아르테미스 II를 발사했습니다 — 1972년 아폴로 17 이후 저지구 궤도를 넘은 첫 유인 우주비행. 오리온 우주선에 탄 4명의 우주비행사가 SLS Block 1 로켓을 타고 달 주위를 자유 귀환 궤도로 비행하여 지구로 귀환합니다. 승무원: Reid Wiseman (지휘관), Victor Glover (조종사), Christina Koch (MS-1), Jeremy Hansen — CSA (MS-2). 계산 내용: Python, NumPy 및 Matplotlib를 사용합니다 (모든 브라우저에서 무료로 사용 가능) — Wolfram Research가 Mathematica로 시연한 궤도 역학의 핵심 계산을 복제합니다. 모든 상수는 NASA 사실 자료에서 가져왔습니다.

이 단계의 재료:

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

필요한 도구:

Rocket Launch PadRocket Launch Pad
2

라이브러리 가져오기

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3

지구 및 달 매개변수

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4

SLS Block 1 로켓 데이터

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단계 4 - Image 1
5

원형 궤도 속도

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6

탈출 속도

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7

치올콥스키 로켓 방정식

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8

경월 이동 주입

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9

자유 귀환 궤도

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단계 9 - Image 1
10

달 근접 비행 쌍곡선

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11

주요 지점의 중력

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12

대기 재진입

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단계 12 - Image 1
13

미션 타임라인

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14

궤도 시각화

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15

에너지 예산 요약

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16

Python vs 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.

재료

6

필요 도구

1

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