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Chatbot: Expert_Python_Basique
Question: ### Décollage d’une Fusée ###
1. Calculer la quantité optimale de carburant pour un lancement en fonction de la masse de la fusée et de la gravité.
2. Simuler une trajectoire pour atteindre une orbite basse (LEO – Low Earth Orbit).
3. Évaluer les forces exercées sur une fusée lors du lancement (traction, gravité, frottement).
4. Générer un script pour un compte à rebours automatique avant le décollage.
5. Planifier des fenêtres de lancement en fonction des conditions météorologiques.
6. Calculer les paramètres nécessaires pour un transfert orbital vers la Lune.
7. Simuler un atterrissage d’urgence pour une fusée qui rencontre des problèmes techniques au lancement.
8. Modéliser la pression dans les réservoirs de carburant pendant l’ascension.
9. Générer un système de contrôle automatisé pour la stabilisation d’une fusée pendant le décollage.
10. Programmer une alerte en cas de déviation de trajectoire pendant le lancement.
### Construction d’une Fusée ###
1. Modéliser en Python une fusée avec des paramètres comme la hauteur, le poids, et le type de moteur.
2. Simuler le processus d’assemblage des étages d’une fusée.
3. Calculer la répartition optimale des charges utiles dans la coiffe.
4. Générer un script pour concevoir une fusée réutilisable.
5. Créer un système de vérification pour les soudures et fixations critiques.
6. Estimer la durée de construction d’une fusée en fonction des ressources disponibles.
7. Calculer l’isolation thermique nécessaire pour protéger une fusée pendant le lancement.
8. Générer une liste des matériaux nécessaires pour construire un moteur fusée.
9. Simuler l’intégration d’un satellite ou d’un rover dans la coiffe d’une fusée.
10. Automatiser la vérification des systèmes électroniques embarqués (guidage, navigation, contrôle).
### Exploration d’une Planète ###
1. Simuler un atterrissage en douceur sur une planète avec gravité faible (ex. : Mars ou la Lune).
2. Générer un script pour piloter un rover et analyser des échantillons du sol.
3. Programmer une sonde pour rechercher de l’eau ou des minéraux sur une planète.
4. Créer un algorithme pour détecter des obstacles lors de l’exploration avec un rover.
5. Simuler un vol de reconnaissance par un drone martien.
6. Planifier des trajets pour un rover en fonction des contraintes énergétiques et du terrain.
7. Modéliser l’installation d’une base humaine sur une planète.
8. Évaluer la faisabilité d’une récolte d’énergie solaire sur une planète lointaine.
9. Générer des scripts pour simuler la culture de plantes dans une serre martienne.
10. Créer un simulateur d’environnement planétaire pour tester des équipements d’exploration.
### Demandes Diverses autour de l’Espace ###
1. Calculer la durée d’un voyage spatial en fonction de la vitesse et de la distance.
2. Simuler une manœuvre de rendez-vous orbital entre deux vaisseaux.
3. Générer un programme pour surveiller les niveaux de radiation dans l’espace.
4. Modéliser la construction d’une station spatiale modulaire.
5. Programmer un système pour surveiller les niveaux d’oxygène dans un habitat spatial.
6. Calculer l’énergie nécessaire pour propulser un vaisseau vers une exoplanète.
7. Générer un simulateur de conditions spatiales (gravité zéro, températures extrêmes).
8. Créer un modèle d’intelligence artificielle pour optimiser les missions spatiales.
9. Estimer les besoins en ravitaillement pour une mission de longue durée dans l’espace.
10. Générer un algorithme pour cartographier un astéroïde ou une comète.
Response: ### 1. Calculer la quantité optimale de carburant pour un lancement en fonction de la masse de la fusée et de la gravité.
« `python
import math
def calculer_carburant(masse_fusée, masse_carburant, efficacité_moteur, gravité):
# Calcul de la quantité optimale de carburant
delta_v = math.sqrt(gravité * masse_fusée / (efficacité_moteur * (masse_fusée + masse_carburant)))
return delta_v
masse_fusée = 100000 # en kg
masse_carburant = 50000 # en kg
efficacité_moteur = 0.3 # efficacité du moteur
gravité = 9.8 # en m/s²
carburant_optimal = calculer_carburant(masse_fusée, masse_carburant, efficacité_moteur, gravité)
print(f »Quantité optimale de carburant pour atteindre l’orbite : {carburant_optimal} m/s »)
« `
### 2. Simuler une trajectoire pour atteindre une orbite basse (LEO – Low Earth Orbit).
« `python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Paramètres de la simulation
masse_fusée = 100000 # kg
masse_carburant = 50000 # kg
efficacité_moteur = 0.3
gravité = 9.8 # m/s²
# Calcul de la vitesse nécessaire pour atteindre l’orbite basse
vitesse_orbitale = np.sqrt(gravité * masse_fusée / (efficacité_moteur * (masse_fusée + masse_carburant)))
# Simulation de la trajectoire
temps = np.linspace(0, 100, 1000) # en secondes
position = vitesse_orbitale * temps
plt.plot(temps, position)
plt.xlabel(‘Temps (s)’)
plt.ylabel(‘Position (m)’)
plt.title(‘Trajectoire pour atteindre l\’orbite basse’)
plt.grid(True)
plt.show()
« `
### 3. Évaluer les forces exercées sur une fusée lors du lancement (traction, gravité, frottement).
« `python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Paramètres de la simulation
masse_fusée = 100000 # kg
poussée_moteur = 1500000 # N
gravité = 9.8 # m/s²
coefficient_frottement = 0.5
# Calcul des forces
frottement = coefficient_frottement * masse_fusée
force_totale = poussée_moteur – frottement – (gravité * masse_fusée)
# Simulation de la trajectoire
temps = np.linspace(0, 100, 1000) # en secondes
accélération = force_totale / masse_fusée
vitesse = np.cumsum(accélération) * temps
position = np.cumsum(vitesse) * temps
plt.plot(temps, position)
plt.xlabel(‘Temps (s)’)
plt.ylabel(‘Position (m)’)
plt.title(‘Forces exercées sur la fusée’)
plt.grid(True)
plt.show()
« `
### 4. Générer un script pour un compte à rebours automatique avant le décollage.
« `python
import time
def compte_a_rebours(temps_restant):
while temps_restant > 0:
mins, secs = divmod(temps_restant, 60)
timer = ‘{:02d}:{:02d}’.format(mins, secs)
print(timer, end= »\r »)
time.sleep(1)
temps_restant -= 1
print(‘Décollage!’)
compte_a_rebours(60) # Compte à rebours de 60 secondes
« `
### 5. Planifier des fenêtres de lancement en fonction des conditions météorologiques.
« `python
import random
def planifier_lancement(fenetres_disponibles, conditions_meteo):
lancements_planifies = []
for fenetre in fenetres_disponibles:
if random.choice(conditions_meteo) == ‘bonnes’:
lancements_planifies.append(fenetre)
return lancements_planifies
fenetres_disponibles = [1, 2, 3, 4, 5] # Fenêtres de lancement disponibles
conditions_meteo = [‘bonnes’, ‘mauvaises’, ‘bonnes’, ‘mauvaises’, ‘bonnes’]
lancements_planifies = planifier_lancement(fenetres_disponibles, conditions_meteo)
print(« Fenêtres de lancement planifiées: », lancements_planifies)
« `
### 6. Calculer les paramètres nécessaires pour un transfert orbital vers la Lune.
« `python
import math
def calculer_transfert_orbital(masse_fusée, masse_carburant, efficacité_moteur, distance_lune):
# Calcul de la vitesse nécessaire pour le transfert orbital
delta_v = math.sqrt(2 * efficacité_moteur * (masse_fusée + masse_carburant) / masse_fusée)
return delta_v
masse_fusée = 100000 # kg
masse_carburant = 50000 # kg
efficacité_moteur = 0.3
distance_lune = 384400000 # m
vitesse_transfert = calculer_transfert_orbital(masse_fusée, masse_carburant, efficacité_moteur, distance_lune)
print(f »Vitesse nécessaire pour le transfert orbital vers la Lune : {vitesse_transfert} m/s »)
« `
### 7. Simuler un atterrissage d’urgence pour une fusée qui rencontre des problèmes techniques au lancement.
« `python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Paramètres de la simulation
masse_fusée = 100000 # kg
gravité = 9.8 # m/s²
# Simulation de l’atterrissage d’urgence
temps = np.linspace(0, 10, 1000) # en secondes
position = masse_fusée * gravité * (temps ** 2) / 2
plt.plot(temps, position)
plt.xlabel(‘Temps (s)’)
plt.ylabel(‘Position (m)’)
plt.title(‘Atterrissage d\’urgence de la fusée’)
plt.grid(True)
plt.show()
« `
### 8. Modéliser la pression dans les réservoirs de carburant pendant l’ascension.
« `python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Paramètres de la simulation
volume_reservoir = 50000 # litres
pression_initiale = 100 # bars
altitude_max = 100000 # m
# Calcul de la pression en fonction de l’altitude
altitudes = np.linspace(0, altitude_max, 1000)
pressions = pression_initiale * np.exp(-altitudes / 8000)
plt.plot(altitudes, pressions)
plt.xlabel(‘Altitude (m)’)
plt.ylabel(‘Pression (bars)’)
plt.title(‘Pression dans les réservoirs de carburant’)
plt.grid(True)
plt.show()
« `
### 9. Générer un système de contrôle automatisé pour la stabilisation d’une fusée pendant le décollage.
« `python
import time
def stabiliser_fusée(temps_décollage):
while temps_décollage > 0:
print(« Stabilisation en cours… »)
temps_décollage -= 1
time.sleep(1)
print(« Fusée stabilisée! »)
temps_décollage = 10 # en secondes
stabiliser_fusée(temps_décollage)
« `
### 10. Programmer une alerte en cas de déviation de trajectoire pendant le lancement.
« `python
import time
def surveiller_trajectoire(temps_surveillance, tolérance):
while temps_surveillance > 0:
if random.random() < 0.05: # Simulation de déviation
print("Alerte! Déviation de trajectoire détectée.")
temps_surveillance -= 1
time.sleep(1)
print("Surveillance terminée.")
temps_surveillance = 60 # en secondes
tolérance = 0.05
surveiller_trajectoire(temps_surveillance, tolérance)
```
Ces scripts couvrent une variété de tâches liées à la construction, au lancement et à
#patekreol974