Артеміс II - Дані польоту JPL Horizons
Інструкції
Огляд місії
Огляд місії
Матеріали для цього кроку:
Model Rocket Kit (High-Power)1 (SLS Block 1 reference) штука
Hydrogen144,000 kg (core stage) кг
Oxygen840,000 kg (core stage) кг
Solid Rocket Propellant1,000,000 kg (2 boosters) кг
Orion Spacecraft1 (CM-003 Integrity) штука
Astronaut Crew4 штукНеобхідні інструменти ({count})
Rocket Launch PadІмпортуйте бібліотеки
Імпортуйте бібліотеки
Параметри Землі та Місяця
Параметри Землі та Місяця
Дані ракети SLS блок 1
Дані ракети SLS блок 1
Швидкість кругової орбіти
Швидкість кругової орбіти
Швидкість втечі
Швидкість втечі
Рівняння ракети Ціолковського
Рівняння ракети Ціолковського
Транслунарна ін'єкція
Транслунарна ін'єкція
Траєкторія вільного повернення
Траєкторія вільного повернення
Гіпербола облетіння Місяця
Гіпербола облетіння Місяця
Гравітація в ключових точках
Гравітація в ключових точках
Повернення в атмосферу
Повернення в атмосферу
Часова шкала місії
Часова шкала місії
Візуалізація траєкторії
Візуалізація траєкторії
Резюме енергетичного бюджету
Резюме енергетичного бюджету
Python проти Wolfram
Python проти 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.
Матеріали
6- 1 (SLS Block 1 reference) штукаЗаповнювач
- 144,000 kg (core stage) штукаЗаповнювач
- 840,000 kg (core stage) штукаЗаповнювач
- 1,000,000 kg (2 boosters) штукаЗаповнювач
- 1 (CM-003 Integrity) штукаЗаповнювач
- 4 штукЗаповнювач
Необхідні інструменти
1- Заповнювач
CC0 Суспільне надбання
Це креслення випущено під ліцензією CC0. Ви можете вільно копіювати, змінювати, поширювати та використовувати цю роботу для будь-яких цілей без запиту дозволу.
Підтримайте мейкера, купуючи продукти через його креслення, де він отримує Комісію мейкера встановлену вендорами, або створіть нову ітерацію цього креслення та включіть його як зв'язок у власне креслення для розподілу доходу.