Concept

Vitesse orbitale

thumb|Comparaisons de vitesses orbitales de différents satellites de la Terre. La vitesse orbitale d'un objet céleste, le plus souvent une planète, un satellite naturel, un satellite artificiel ou une étoile binaire, est la vitesse à laquelle il orbite autour du barycentre d'un système à deux corps, soit donc le plus souvent autour d'un corps plus massif. L'expression peut être employée pour désigner la vitesse orbitale moyenne du corps le long de son orbite ou la vitesse orbitale instantanée, en un point précis. On l'exprime en principe en , mais souvent en . La vitesse orbitale instantanée peut être déterminée par la seconde loi de Kepler, à savoir qu'en une durée déterminée, le segment de droite reliant le barycentre au corps décrit une surface constante, quelle que soit la portion de l'orbite que le corps parcourt pendant cette durée. En conséquence, le corps va plus vite près de son périastre que de son apoastre. La vitesse orbitale est liée à l'équation de la force vive. La vitesse orbitale est obtenue par : où : est le paramètre gravitationnel standard ; est la distance entre le corps en orbite et le centre de l'orbite ; est l'énergie orbitale spécifique. Lorsque l'énergie orbitale spécifique est négative, l'orbite du corps secondaire est elliptique et sa vitesse orbitale est obtenue par : où : est le paramètre gravitationnel standard ; est la distance entre le corps secondaire et le corps principal ; est le demi-grand axe de l'orbite du corps secondaire. Lorsque le corps secondaire est au périastre, la valeur de , notée , est obtenue par , où et sont le demi-grand axe et l'excentricité de l'orbite du corps secondaire. La vitesse orbitale du corps secondaire au périastre, notée , est obtenue par : Lorsque le corps secondaire est à l'apoastre, la valeur de , notée , est obtenue par , où et sont le demi-grand axe et l'excentricité de l'orbite du corps secondaire. La vitesse orbitale du corps secondaire à l'apoastre, notée , est obtenue par : Une orbite circulaire est, par définition, une orbite dont l'excentricité est nulle.

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Vitesse_orbitale

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Unités associées (2)

Laboratoire d'astrophysique

Groupe SCI SB PJ

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Proximité ontologique

Astronomie

Mécanique spatiale: Mécanique spatiale

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Orbites elliptiques : exemples et formules MOOC: Conception et exploitation de missions spatiales

Couvre des exemples et des formules liés aux orbites elliptiques et comment déterminer les paramètres d'une orbite elliptique en utilisant des points connus.

Motion orbitale: circulaire et elliptique MOOC: Conception et exploitation de missions spatiales

Couvre les orbites circulaires et elliptiques, la période orbitale, la vitesse, l'énergie et l'impulsion angulaire.

Vue d'ensemble du retour et de la conception de la mission spatiale de l'équipage 7

Discute du retour de l'équipage 7 de l'ISS et des principes clés de la conception de la mission spatiale.

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Intracluster light as a dark matter tracer: how their spatial and kinematic relationship is shaped by satellite demographics

We investigate how the orbital evolution and mass distribution of infalling satellite galaxies shape the phase-space and radial distributions of intracluster light (ICL) relative to the underlying cluster dark matter (DM) halo. Using controlled, self-consistent N-body simulations, we follow the tidal stripping and orbital evolution of satellite galaxies as they are accreted into a live cluster halo, systematically varying satellite–to–host mass ratio and orbital circularity. From these experiments, we measu

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3D CMZ. V. A New Orbital Model of Our Galaxy’s Center, Informed by Data Across the Electromagnetic Spectrum

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Asteroseismic ages for 17,000 stars in Kepler , K2 and TESS

The availability of asteroseismic constraints for tens of thousands of red giant (RG) stars has opened the door to robust age estimates, enabling time-resolved studies of different populations of stars in the Milky Way. This study leverages data from Kepler, K2, and TESS, in conjunction with astrometric data from Gaia DR3 and spectroscopic constraints from APOGEE DR17 and GALAH DR3, to infer parameters for over 17,000 RGs. We use the code PARAM to homogeneously infer stellar properties considering in detail

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Lénaïc Chizat

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Javier Esteban Maass Martinez A dirigé les thèses EPFL de Guillaume Yitian Wang Cours Computational optimal transport MATH-528 Aspects computationnels de la théorie du transport de mesures, du problème classique du transport optimal classique au modèles de diffusion modernes. Topics in machine learning MATH-520 Analyse mathématique des techniques modernes d'apprentissage supervisé, avec une emphase sur les réseaux de neurones arti

Oliver Müller

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Nick Heesters

Nicolas Monod

Alessandro Bongarzone

Simon Nessim Henein

Simon Henein obtient son diplôme d’ingénieur en microtechnique de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en 1996, puis le titre de docteur ès sciences techniques de cette même institution en 2000. En 2001 il publie un livre intitulé « Conception des guidages flexibles » qui devient une référence dans le monde de la conception micromécanique. Ce livre sera traduit en anglais et complété dans un ouvrage collectif intitulé "The art of flexure mechanism design" publié en 2017.Simon Henein s’engage ensuite professionnellement au Centre Suisse d’Electronique et Microtechnique (CSEM) où il conçoit et développe des mécanismes dédiés à des applications robotiques, spatiales, astrophysique, biomédicales et horlogères, ainsi qu’à l’Institut Paul Scherrer où il développe des instruments pour le synchrotron suisse SLS. Depuis le 1er novembre 2012, il est professeur associé en microtechnique à l’EPFL et directeur du Laboratoire de conception micromécanique et horlogère (Instant-Lab). De 2020 à 2021 il effectue un congé de recherche en tant que professeur invité au Centre d'études théâtrales de l'Université de Lausanne (faculté des lettres).

Aude Billard

Expertise Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L

Dominique Bonvin

Dominique Bonvin is Professor and Director of the Automatic Control Laboratory of EPFL. He received his Diploma in Chemical Engineering from ETH Zürich, and his Ph.D. degree from the University of California, Santa Barbara. He worked in the field of process control for the Sandoz Corporation in Basel and with the Systems Engineering Group of ETH Zürich. He joined the EPFL in 1989, where his current research interests include modeling, control and optimization of dynamic systems. He served as Director of the Automatic Control Laboratory for the periods 1993-97, 2003-2007 and again since 2012, Head of the Mechanical Engineering Department in 1995-97 and Dean of Bachelor and Master Studies at EPFL for the period 2004-2011.

Harald Brune

Originaire de Münich en Allemagne, né en 1961, Harald Brune obtient son diplôme en physique de l'Université Ludwig Maximilians en 1989. Après une thèse en chimie physique à l'Institut Fritz-Haber de la Société Max-Planck à Berlin il obtient son titre de docteur ès sciences en 1992. Dès cela, il rejoint le groupe du Prof. K. Kern à l'Institut de physique expérimentale à l'EPFL. En 1995 il est chercheur invité à Copenhague travaillant en modélisation chez le Prof. J. Nørskov. De retour à l'EPFL, il se voit décerné le prix Latsis EPFL 1996 pour ses études par microscopie à effet tunnel de processus atomiques déterminants la croissance cristalline de couches minces. En 1998 il obtient son habilitation (venia legendi) en Physique et est nommé Maître d'enseignement et de recherche (MER) en nanophysique à l'EPFL. La même année il recoit une offre de Professeur Ordinaire (C4) de l'Université Philipps de Marburg. Début 1999 il réfuse cette offre et accepte un poste de Professeur Extraordinaire à l'EPFL et s'installe au sein de l'Institut de la Physique des Nanostructures. Il est nommé Professeur Ordinaire en 2005. Sa recherche porte sur les propriétés physiques (en particulier le magnétisme et la structure électronique) de nouvelles formes de la matière condensée comme des nanostructures et des couches ultra-minces. Il s'intéresse également à la catalyse hétérogène sur des systèmes inspirés dans leur composition et taille par celle des sites actives dans les enzymes en biologie. Il enseigne la Physique Générale pour ingénieurs, la Physique des matériaux solides pour physiciens, les méthodes expérimentales pour physiciens, ainsi que la Physique des surfaces, interfaces et nanostrcutures à l'école doctorale.

Ivica Zivkovic

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Berna Esmer A co-dirigé les thèses EPFL de Virgile Favre, Bhushan Hegde, Yikai Yang Cours Magnetism in materials PHYS-491 Ce cours introduit au magnétisme dans les matériaux, couvrant les principes fondamentaux des degrés de liberté de spin et d'orbite, les interactions entre les moments et certains modèles d'ordre typiques. Des techniques expérimentales et leur application dans la recherche actuelle sont présentées.

Frédéric Mila

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Afonso Dos Santos Rufino, Mohamed Zakaria Jouini, Tianyue Huang A dirigé les thèses EPFL de Thomas Gloor, François Vernay, Cédric Weber, Julien Dorier, Julien Sudan, Tamás András Tóth, Tommaso Coletta, Frédéric Alexis Michaud, Jérôme Dufour, Natalia Chepiga, Laurent Pagnier, Francisco Hyunkyu Kim, Melvyn Sandy Tyloo, Samuel Gozel, Jeanne Colbois, Ivo Aguiar Maceira, Mithilesh Nayak, Samuel Louis Nyckees, Keita Omiya A co-dirigé les thèses EPFL de Alex Kruchkov,

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Unités associées (2)

Laboratoire d'astrophysique

Groupe SCI SB PJ

Concepts associés (21)

Orbite elliptique

En mécanique céleste et en mécanique spatiale, une orbite elliptique est une orbite dont l'excentricité est inférieure à 1 et non nulle. L'astronome andalou et musulman Al-Zarqali du suggère et affirme déjà que les orbites planétaires sont des ellipses. L'ellipticité des orbites héliocentriques de la Terre et des autres planètes du Système solaire a été découverte par l'astronome allemand et protestant Johannes Kepler (1571-1630), à partir des observations de l'orbite de la planète Mars.

Orbite circulaire

A circular orbit is an orbit with a fixed distance around the barycenter; that is, in the shape of a circle. In this case, not only the distance, but also the speed, angular speed, potential and kinetic energy are constant. There is no periapsis or apoapsis. This orbit has no radial version. Listed below is a circular orbit in astrodynamics or celestial mechanics under standard assumptions. Here the centripetal force is the gravitational force, and the axis mentioned above is the line through the center of the central mass perpendicular to the orbital plane.

Énergie orbitale spécifique

En mécanique spatiale, l'énergie orbitale spécifique de deux corps orbitants est la somme constante de leur énergie potentielle mutuelle () et de l'énergie cinétique totale (), divisé par leur masse réduite , sachant que . Selon l'équation de la force vive, selon la Loi universelle de la gravitation, cela donne l'équation qui ne varie pas avec le temps : Considérant le mouvement d'un satellite ou une sonde autour d'un attracteur, en l'absence de perturbations orbitales spécifique de l'énergie totale, est conservée.

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Exercices associés (10)

Voyage vers Mars

A spaceship is launched from Earth to Mars. We want its trajectory’s perihelion to correspond to the Earth’s position when it launched, and the aphelion to correspond to Mars’ position when it arrives (see diagram). We consider Earth and Mars to be on circular coplanar orbitals with R_(E)u2004=u20041u2005 AU and R_(M)u2004=u20041.52u2005 AU (1 AU = 1 astronomical unit = average distance from Sun to Earth= 149.6u2005×u200510⁹xa0m). The Earth’s revolution period T_(E) lasts one year. We don’t know the spacesh

Questions conceptuelles sur la gravitation

Why doesn’t the Moon fall on the Earth like an apple falling from a tree?
This question was very important in Newton’s work, and the answer he gave allowed science to distance itself from the antiquated approach that celestial bodies and everyday objects did not obey the same physical laws. The Moon, like the apple, is subjected to an attracting force from the Earth. Is an apple, or the Moon, is released without any initial speed, then it will crash on Earth. But what hap

Aller-Retour

A vehicle is in linear motion. The scalar velocity as a function of time is given by v(t)u2004=u2004b₀t²−u2006a₀txa0, where b₀ and a₀ are positive constants.

Determine the position x(t) of the vehicle as a function of time knowing that it is initially at the origin, i.e. x(0)u2004=u20040.
For b₀u2004=u20041 and a₀u2004=u20041, draw the graphs of the position x(t) and of the velocity v(t).
For b₀u2004=u20041 and a₀u2004=u20041, what happens at times tu2004=u20041 and $t=\frac{3}{2}

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Notebooks associés (2)

Simulating Electron Motion in 2D Materials Using the Drude Model - Basic

Drude model considers electrons small solid particles traveling through lattices as a stationary array of heavier and bigger atoms. The model use "mean free time" as a measure of the frequency an electron gets scattered. This jupyter notebook makes use of this concept and uses stochastic method to simulat electrons traveling through a 2D material of finite width but infinite length."

"#### First we setup the simulation parameters such as the external electric field, number of electrons (default

Simulating Electron Motion in 2D Materials Using the Drude Model - Advanced

Drude model considers electrons small solid particles traveling through lattices as a stationary array of heavier and bigger atoms. The model use "mean free time" as a measure of the frequency an electron gets scattered. This jupyter notebook makes use of this concept and uses stochastic method to simulate electrons traveling through a 2D material of finite width but infinite length."

First we setup the simulation parameters such as the external electric field, number of electrons (default to 1)

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Lénaïc Chizat

Oliver Müller

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Nick Heesters

Nicolas Monod

Alessandro Bongarzone