Rocketpyを使用したロケットの起動シミュレーションと分析-AnalyticsVidhya

Rocketpy：A包括的なガイドでロケット発売をシミュレートします

この記事では、強力なPythonライブラリであるRocketpyを使用して、高出力ロケット発売をシミュレートすることをガイドします。ロケットコンポーネントの定義からシミュレーション結果の分析とデータの視覚化まで、すべてをカバーします。学生であろうとベテランのエンジニアであろうと、このチュートリアルは実用的で実践的な体験を提供します。

学習目標：

• ロケット発射シミュレーション用のマスターロケット。
• ロケットコンポーネント（モーター、ボディ、フィン、パラシュート）を構成します。
• 飛行シミュレーションを実行および解釈します。
• Matplotlibを使用してデータを視覚化し、フーリエ分析を実行します。
• 一般的なシミュレーションの問題をトラブルシューティングします。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 導入
• Rocketpyとは何ですか？
• 必要なデータのダウンロード
• ライブラリと環境のセットアップのインポート
• 固体運動仕様の理解
• ロケットの寸法と部品の構成
• パラシュートの追加と構成
• シミュレーションの実行と分析
• 軌道をKMLにエクスポートします
• データ分析と視覚化
• 結論
• よくある質問

Rocketpyとは何ですか？

Rocketpyは、高出力ロケットフライトをシミュレートして分析するためのPythonライブラリです。ロケットコンポーネント（ソリッドモーター、フィン、パラシュート）をモデル化し、打ち上げと飛行中の動作をシミュレートします。ユーザーは、ロケットパラメーターを定義し、シミュレーションを実行し、プロットとデータエクスポートを介して結果を視覚化します。

必要なデータのダウンロード：

シミュレーションのためにこれらのファイルをダウンロードしてください。

 ！ピップインストールRocketpy
！curl -o naca0012-radians.csv https://raw.githubusercontent.com/rocketpy-team/rocketpy/master/data/calisto/naca0012-radians.csv
！curl -o cesaroni_m1670.eng https://raw.githubusercontent.com/rocketpy-team/rocketpy/master/data/motors/cesaroni_m1670.eng
！curl -o PowerOffDragcurve.csv https://raw.githubusercontent.com/rocketpy-team/rocketpy/master/data/calisto/poweroffdragcurve.csv
！curl -o powerondragcurve.csv https://raw.githubusercontent.com/rocketpy-team/rocketpy/master/data/calisto/powerondragcurve.csv

ライブラリのインポートと環境のセットアップ：

必要なライブラリをインポートし、場所と大気条件を定義します。

ロケットの輸入環境、ソリッドモーター、ロケット、飛行から
Import DateTime

＃環境を初期化します
env =環境（緯度= 32.990254、経度= -106.974998、標高= 1400）
明日= datetime.date.today（）datetime.timedelta（days = 1）
env.set_date（（明日、year、明日、明日、日、12）））
env.set_atmospheric_model（type = "forecast"、file = "gfs"）
env.info（） 

Environmentクラスは、正確なシミュレーションのために地理的位置と大気条件を設定します。

固体モーターの特性を理解する：

モーターパラメーター（スラスト、寸法、プロパティ）を定義します。

 pro75m1670 = solidmotor（
    thrust_source = "cesaroni_m1670.eng"、
    dry_mass = 1.815、
    dry_inertia =（0.125、0.125、0.002）、
    nozzle_radius = 33/1000、
    grain_number = 5、
    grain_dences = 1815、
    grain_outer_radius = 33/1000、
    grain_initial_inner_radius = 15/1000、
    grain_initial_height = 120 /1000、
    grain_separation = 5/1000、
    grains_center_of_mass_position = 0.397、
    center_of_dry_mass_position = 0.317、
    nozzle_position = 0、
    burn_time = 3.9、
    throat_radius = 11/1000、
    coordinate_system_orientation = "nozzle_to_combustion_chamber"、
））
pro75m1670.info（） 

SolidMotorクラスは、モーターの物理的および性能特性を定義します。

ロケットの寸法とコンポーネントの構成：

ロケットパラメーター（寸法、コンポーネント、モーター統合）を定義します。

 Calisto = Rocket（
    radius = 127/2000、
    質量= 14.426、
    inertia =（6.321、6.321、0.034）、
    Power_off_drag = "PowerOffdragcurve.csv"、
    Power_on_drag = "PowerOndRagcurve.csv"、
    center_of_mass_without_motor = 0、
    coordinate_system_orientation = "tail_to_nose"、
））

calisto.set_rail_buttons（apper_button_position = 0.0818、lower_button_position = -0.618、angular_position = 45）
calisto.add_motor（pro75m1670、position = -1.255）
calisto.add_nose（length = 0.55829、kind = "vonkarman"、position = 1.278）
calisto.add_trapezoidal_fins（n = 4、root_chord = 0.120、tip_chord = 0.060、span = 0.110、position = -1.04956、cant_angle = 0.5、airfoil =（ "naca0012-radians.csv"、 "radians"）））
calisto.add_tail（top_radius = 0.0635、bottom_radius = 0.0435、length = 0.060、position = -1.194656）

calisto.all_info（） 

Rocketクラスは、ロケットの構造（フィン、ノーズコーン）を定義し、安定性と空力に影響を与えます。マスプロットが続きます。

パラシュートの追加と構成：

安全な回復のためにパラシュートを追加します：

 main = calisto.add_parachute（
    "主要"、
    CD_S = 10.0、
    トリガー= 800、
    sampling_rate = 105、
    ラグ= 1.5、
    ノイズ=（0、8.3、0.5）、
））

DROGUE = calisto.add_parachute（
    「ドローグ」、
    CD_S = 1.0、
    trigger = "apogee"、
    sampling_rate = 105、
    ラグ= 1.5、
    ノイズ=（0、8.3、0.5）、
）） 

パラシュートは、制御された降下に不可欠です。ドラッグ係数や展開高度などのパラメーターが重要です。

シミュレーションの実行と分析：

フライトシミュレーションを実行します：

 test_flight = flight（
    Rocket = Calisto、Environment = Env、Rail_Length = 5.2、傾斜= 85、見出し= 0
））
test_flight.all_info（） 

Flightクラスは軌道をシミュレートします。

軌道をKMLにエクスポートする：

Google Earthでの視覚化の軌跡をエクスポートします：

 test_flight.export_kml（file_name = "trajectory.kml"、extrude = true、altitude_mode = "relative_to_ground"）

データ分析と視覚化：

分析を実行し、結果を視覚化します（質量、リフトオフ速度、フーリエ分析によるアポギー）：

 Rocketpy.utilitiesからインポートapogee_by_mass、liftoff_speed_by_massから
npとしてnumpyをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします
＃...（プロットとフーリエ分析のためのコード）... 

視覚化は、ロケットのパフォーマンスとダイナミクスを理解するのに役立ちます。

結論：

Rocketpyは、ロケットフライトシミュレーションと分析のための強力なフレームワークを提供します。このチュートリアルは、完全なウォークスルーを提供し、ユーザーがシミュレーションを実行し、結果を分析し、データを効果的に視覚化できるようにします。

重要なテイクアウト：

• 包括的なロケットシミュレーションプロセス。
• 実践的なPythonコードの例。
• 正確なシミュレーションのためのコンポーネント構成の重要性。
• 飛行ダイナミクスをよりよく理解するためのデータ視覚化。
• トラブルシューティングのヒントとリソース。

よくある質問：

• Q1：Rocketpyとは何ですか？ A：高出力ロケットフライトをシミュレートおよび分析するためのPythonライブラリ。
• Q2：Rocketpyのインストール方法は？ A： pip install rocketpyを使用します。
• Q3：エラーが発生した場合はどうすればよいですか？ A：パラメーター、データファイル、およびパスを確認します。トラブルシューティングリソースを参照してください。
• Q4：結果を視覚化する方法は？ A：Google EarthのKMLにエクスポートし、カスタムプロットにMatplotlibを使用します。

（注：画像はこの応答によって所有されておらず、入力に提供されているように使用されます。）

以上がRocketpyを使用したロケットの起動シミュレーションと分析-AnalyticsVidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。