onizuka_3n6ggbvtysz71qvz_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_3n6ggbvtysz71qvz_333.py

Version 1.0.0

Date de création 25/03/2026

Auteur / Demandeur IA Générée (D’après le code fourni)

Objectif principal Simuler et comparer l’impact d’un défaut d’allumage (désynchronisation) des boosters sur l’accélération et la vitesse d’une fusée.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script réalise une simulation physique simplifiée du lancement d’une fusée équipée de deux boosters. Il calcule l’évolution de la masse, de l’accélération et de la vitesse sur une période de 10 secondes, puis compare visuellement deux scénarios : une synchronisation parfaite et un retard d’allumage sur le second booster.

📌 Problème résolu

Il permet de visualiser l’impact cinématique d’un décalage temporel entre deux moteurs à forte poussée, illustrant comment une anomalie de calage de 0.5s modifie radicalement la courbe d’accélération et réduit la vitesse finale.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI / Script de visualisation

📦 Dépendances / Librairies

numpy (Calcul numérique et gestion des vecteurs)

matplotlib (Génération des graphiques)

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Paramètres de la fonction simuler_lancement

# Nom Type Obligatoire Description Exemple

1 decalage_booster_2 float ❌ Non Retard d’allumage du 2ème booster (sec) 0.5

📂 Constantes physiques (Hardcodées)

Masse fusée : 50 000 kg

Poussée/booster : 800 000 N

Taux conso : 500 kg/s/booster

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Données de retour

# Nom Type Description

1 t numpy.ndarray Vecteur temps de 0 à 10s

2 acceleration numpy.ndarray Valeurs d’accélération calculées (m/s2)

3 vitesse numpy.ndarray Valeurs de vitesse intégrées (m/s)

📂 Fichiers / Données en sortie

Graphique : Fenêtre interactive Matplotlib affichant deux subplots (Accélération et Vitesse).

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_3n6ggbvtysz71qvz_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (numpy, matplotlib.pyplot)

├── 📌 FONCTION DE CALCUL (simuler_lancement)

│ ├── Initialisation des constantes et vecteurs

│ └── Boucle temporelle (Calcul de force nette et intégration)

├── 📌 SCÉNARIOS (Appel de la fonction pour 0.0s et 0.5s de décalage)

└── 📌 VISUALISATION (Génération des graphiques comparatifs)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Initialisation : Création d’un vecteur temps avec un pas de dt=0.01s.

Boucle de Simulation : Pour chaque instant t :

Vérification Allumage : Si t>tallumage​ et qu’il reste du carburant, la poussée est ajoutée.

Mise à jour Masse : Soustraction de la masse consommée par les boosters actifs.

Calcul Dynamique : Utilisation de la deuxième loi de Newton :

a=mFpousseˊe​−(m⋅g)​

Intégration : Calcul de la vitesse par la méthode d’Euler : vi​=vi−1​+a⋅dt.

Comparaison : Exécution du moteur de calcul deux fois pour obtenir les données comparatives.

Affichage : Tracé des courbes via plt.plot().

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal decalage=0.0 Courbe d’accélération propre à t=1.0s ⬜ À tester

2 Grand décalage decalage=5.0 Deux pics d’accélération distincts ⬜ À tester

3 Temps total court temps_total=1 Pas d’allumage visible (t < 1.0s) ⬜ À tester 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_3n6ggbvtysz71qvz_333.py 📋 Exemple de sortie attendue Une fenêtre s'ouvre affichant deux graphiques : À gauche : L'accélération monte brusquement à 1s. Dans le cas "Défaut", on observe deux paliers de montée au lieu d'un seul. À droite : La courbe de vitesse verte (parfaite) est systématiquement au-dessus de la courbe rouge (décalée).