RocketPy 공부 2일차

Flight 객체 생성부터 이어서 진행해보겠습니다. 마지막에는 AI로 1일차와 2일차 공부한 내용을 표로 간단하게 정리해봤습니다. 다른 게시물에서 실제 실행까지 해보겠습니다.

바로가기: 수치 확인 · 그래프 확인 · 데이터 활용 · 추가 분석 · 1·2일차 요약표

1. Flight 객체 생성

이를 위해선 앞 서 정의한 로켓이 발사될 환경과 로켓 자체를 구체적으로 명시해야 합니다. 또한 발사 레일의 길이, 발사 레일의 경사각, 발사 레일의 진행 방향도 지정해야 합니다.

test_flight = Flight(
    rocket=calisto, environment=env, rail_length=5.2, inclination=85, heading=0
    )

모든 시뮬레이션 정보는 test_flight 객체에 저장됩니다.

RocketPy에는 시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 두 개의 하위 모듈인 prints와 plots이 있습니다. 각 클래스는 prints와 plots 하위 모듈을 속성으로 가져옵니다. 예시로 Flight 객체의 prints 하위 모듈에 접근하려면 test_flight.prints을 사용할 수 있습니다.

또한 각 클래스에는 앞서 사용했던 test_flight.all_info()나 test_flight.info() 같은 모든 정보에 빠르게 접근할 수 있는 고유한 메서드가 존재합니다.

아래에 소개할 메서드는 모두 all_info나 info()로도 볼 수 있는 결과입니다.

2. 비행 수치 확인 — prints

시뮬레이션의 초기 조건을 확인하는 것부터 시작하는 것이 좋다. 이를 통해 점화 시점의 로켓 상태를 확인할 수 있다.

test_flight.prints.initial_conditions()

또한 발사 장소의 지표면 풍향과 발사대 상태를 확인하는 것도 중요합니다.

test_flight.prints.surface_wind_conditions()

test_flight.prints.launch_rail_conditions()

초기 조건을 확인한 후에는 비행의 처음 중요한 순간인 레일 이탈 상태에서의 조건을 확인할 수 있습니다. 이 시점부터 로켓은 자유롭게 비행하기 시작합니다.

test_flight.prints.out_of_rail_conditions()

다음으로 엔진 연소가 멈추는 시점, 즉 연소 종료 시점을 확인할 수 있습니다. 이 시점부터 로켓은 추진력 없이 비행하게 됩니다.

test_flight.prints.burn_out_conditions()

로켓이 최고 고도에 도달하는 순간인 원지점 조건도 확인할 수 있습니다. 원지점은 해발 고도(ASL)와 지상 고도(AGL) 두 가지 형식으로 표시됩니다.

test_flight.prints.burn_out_conditions()

낙하산이 펼쳐졌는지 확인하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

test_flight.prints.events_registered()

시뮬레이션 종료 시점, 특히 충돌 시점의 상황을 이해하기 위해 다음을 사용할 수 있습니다.

test_flight.prints.impact_conditions()

마지막으로 prints.maximum_values()는 비행 중 기록된 다양한 매개변수의 최대값을 요약하여 보여줍니다.

test_flight.prints.maximum_values()

3. 비행 그래프 확인 — plots

test_flight.plot() 모듈을 사용하면 시뮬레이션의 다양한 결과를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 로켓의 궤적을 그래프로 나타낼 수 있습니다. 또한 여러 데이터를 동시에 그래프로 표시할 수도 있습니다.

test_flight.plots.trajectory_3d()

다음 방법을 사용하여 3방향의 속도와 가속도를 구할 수 있습니다. 이 그래프에 사용된 기준 좌표계는 절대 좌표계이며, 이는 발사 지점의 기준 좌표계입니다. 모터 연소가 멈추면 가속도가 급격히 감소할 수 있습니다.

로켓의 각위치에 대한 세 가지 매개변수를 그래프로 나타낼 수 있습니다.

1. Flight Path Angle : 로켓의 속도 벡터와 수평면 사이의 각도. 로켓이 똑바로 위로 올라갈 때 90°이고 로켓이 수평으로 회전할 때 0°
2. Attitude Angle : 로켓 축과 수평명 사이의 각도
3. Lateral Attitude Angle : 로켓의 축과 발사 레일을 포함하는 수직면 사이의 각도. 이 각도가 클수록 로켓의 원래 진행 방향에서 벗어나는 정도가 커짐

로켓이 안정적인 상태라면 Flight Path Angle와 Attitude Angle는 서로 비슷해야 합니다.

test_flight.plots.linear_kinematics_data()

test_flight.plots.flight_path_angle_data()

RocketPy에서 로켓의 방향은 오일러 매개변수, 또는 쿼터니언을 통해 결정됩니다. 또한 RocketPy는 쿼터니언을 사용하여 오일러 각도(세차 운동, 장동 운동 및 자전)와 그 변화를 계산합니다. 이러한 모든 정보는 다음 메서드를 통해 접근할 수 있습니다.

test_flight.plots.attitude_data()

로켓의 안정성을 확인하는 데에는 각속도와 각가속도가 특히 중요합니다. 예를 들어, 엔진 연소가 멈추면 각속도와 각가속도가 급격하게 변할 수 있습니다.

test_flight.plots.angular_kinematics_data()

로켓의 비행 거동을 점거하는 데에는 공기역학적 힘과 모멘트 또한 중요합니다. 즉 항력(축 방향)과 양력뿐만 아니라 굽힘 모멘트와 회전 모멘트도 고려됩니다. 양력은 항력에 수직인 두 방향으로 분해됩니다.

test_flight.plots.aerodynamic_forces()

RocketPy는 로켓이 레일을 떠나기 전에 레일 버튼에 가해지는 힘을 그래프로 나타낼 수 있습니다. 이 정보는 레일 버튼과 발사 레일을 설께할 때 유용할 수 있습니다.

test_flight.plots.rail_buttons_forces()

RocketPy는 비행 중 로켓의 운동 에너지와 위치 에너지뿐만 아니라 추력과 항력도 계산합니다.

test_flight.plots.energy_data()

RocketPy는 마하수 레이놀즈 수, 로켓이 받는 총압력 및 동압력, 그리고 로켓의 받음각을 계산하며 이 모든 값은 다음 방법을 통해 얻을 수 있습니다.

test_flight.plots.fluid_mechanics_data()

로켓의 주파수 응답과 함께 안정성 여유를 확인 할 수 있습니다.

test_flight.plots.stability_and_control_data()

4. 결과 데이터 활용

KML로 궤적 내보내기

궤적을 .kml 파일로 내보내면 Google Earth에서 시각화 할 수 있습니다.

from rocketpy.simulation import FlightDataExporter

FlightDataExporter(test_flight).export_kml(
    file_name="trajectory.kml",
    extrude=True,
    altitude_mode="relativetoground",
)

아마 Google Earth 말고 3D 지도를 가져오는 js 라이브러리 등 다른 방식으로도 가능할 것 같습니다. 이 문서에서 KML에 대해 자세히 확인할 수 있습니다.

rocketpy.simulation.flight_data_exporter.FlightDataExporter.export_kml()을 사용할 수 있습니다.

속도 그래프와 원본 데이터 조회

결과를 확인하는 방법도 여러 가지가 있습니다. 첫번째 낙하산이 펼쳐질 때까지 로켓의 속도를 그래프로 나타낼 수 있습니다.

test_flight.speed.plot(0, test_flight.apogee_time)

또는 전체 비행의 속도 배열을 가져 올 수 있습니다. [[time, speed], ...]

test_flight.speed.source

Flight 객체는 시뮬레이션의 모든 결과를 담고 있는 여러 속성을 가지고 있습니다. 자세히 공부하려면이 문서와 이 문서, 이 문서를 보면 됩니다.

CSV 저장과 샘플링 간격

rocketpy.simulation.flight_data_exporter.FlightDataExporter.export_data() API를 사용해서 RocketPy의 시뮬레이션 결과에서 선택한 비행 속성을 CSV로 내보낼 수 있습니다.

from rocketpy.simulation import FlightDataExporter

exporter = FlightDataExporter(test_flight)
exporter.export_data(
    "calisto_flight_data.csv",
    "angle_of_attack",
    "mach_number",
)

import pandas as pd

pd.read_csv("calisto_flight_data.csv")

다른 샘플링 속도로 데이터를 내보내려면 time_step 인수를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 동일한 데이터를 1초 간격으로 샘플링하여 내보냅니다. 비행 데이터는 새로운 샘플링 속도에 맞춰 보간됩니다.

exporter.export_data(
    "calisto_flight_data.csv",
    "angle_of_attack",
    "mach_number",
    time_step=1.0,
)

pd.read_csv("calisto_flight_data.csv")

FlightDataExporter.export_data는 속성 이름을 전달하지 않고 전체 비행 솔류션을 내보내는 편리한 방법도 제공합니다. 참고

5. 그림·그래프 저장

RocketPy에서 생성된 그래프와 그림을 저장할 수 도 있습니다. 다음은 로켓 글림을 .png로 저장하는 예제입니다.

calisto.draw(filename="calisto_drawing.png")

특정 RocketPy 그래프를 저장하고 싶다면 rocketpy.Function 타입의 모든 RocketPy 속성은 해당 그래프를 이미지 파일로 저장하게 합니다. 예를 들어 로켓의 속도 그래프와 궤적 그래프를 .jpg로 저장할 수 있습니다.

test_flight.speed.plot(filename="speed_plot.jpg")
test_flight.plots.trajectory_3d(filename="trajectory_plot.jpg")

.eps, .jpg, .jpeg, .pdf, .pgf, .png, .ps, .raw, .rgba, .svg, .svgz, .tif, .tiff, .webp 를 지원합니다.

filename 인수는 선택 사항입니다.

6. 추가 분석

시뮬레이션 결과를 활용하면 다양한 분석을 수행할 수 있습니다. 몬테 카를로 시뮬레이션도 가능합니다.

아래는 여러 분석에 대한 코드만 첨부하겠습니다.

질량에 따른 최고고도·레일 이탈 속도

# Apogee as a Function of Mass
from rocketpy.utilities import apogee_by_mass

apogee_by_mass(
    flight=test_flight, min_mass=5, max_mass=20, points=10, plot=True
    )

# Out of Rail Speed as a Function of Mass
from rocketpy.utilities import liftoff_speed_by_mass

liftoff_speed_by_mass(
    flight=test_flight, min_mass=5, max_mass=20, points=10, plot=True
    )

핀 위치에 따른 동적 안정성 비교

# Dynamic Stability Analysis
# Helper class
from rocketpy import Function
import copy

# Prepare a copy of the rocket
calisto2 = copy.deepcopy(calisto)

# Prepare Environment Class
custom_env = Environment()
custom_env.set_atmospheric_model(type="custom_atmosphere", wind_v=-5)

# Simulate Different Static Margins by Varying Fin Position
simulation_results = []

for factor in [-0.5, -0.2, 0.1, 0.4, 0.7]:
    # Modify rocket fin set by removing previous one and adding new one
    calisto2.aerodynamic_surfaces.pop(-1)

    fin_set = calisto2.add_trapezoidal_fins(
        n=4,
        root_chord=0.120,
        tip_chord=0.040,
        span=0.100,
        position=-1.04956 * factor,
    )
    # Simulate
    test_flight = Flight(
        rocket=calisto2,
        environment=custom_env,
        rail_length=5.2,
        inclination=90,
        heading=0,
        max_time_step=0.01,
        max_time=5,
        terminate_on_apogee=True,
        verbose=False,
    )
    # Store Results
    static_margin_at_ignition = calisto2.static_margin(0)
    static_margin_at_out_of_rail = calisto2.static_margin(test_flight.out_of_rail_time)
    static_margin_at_steady_state = calisto2.static_margin(test_flight.t_final)
    simulation_results += [
        (
            test_flight.attitude_angle,
            "{:1.2f} c | {:1.2f} c | {:1.2f} c".format(
                static_margin_at_ignition,
                static_margin_at_out_of_rail,
                static_margin_at_steady_state,
            ),
        )
    ]

Function.compare_plots(
    simulation_results,
    lower=0,
    upper=1.5,
    xlabel="Time (s)",
    ylabel="Attitude Angle (deg)",
)

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1·2일차 전체 내용 요약표

두 글에서 다룬 함수·메서드·속성·입력값과 중간의 팁을 주제별로 정리했습니다.

수치는 본문의 예시값이며, 실제 기체의 권장 설계값을 뜻하지 않습니다.

• [보충]: 의미를 명확히 하기 위한 설명.
• [정정]: 본문의 오타 또는 코드와 설명의 불일치를 바로잡은 내용.
• [코드 대조]: 두 글의 코드 흐름을 연결해 확인한 주의점.

API 관련 정정·보충은 2026-10-04에 확인한 RocketPy 1.13.0 공식 문서·구현을 기준으로 하며, 본문에서 아직 공부하지 않은 내용은 마지막 표에 따로 남겼습니다.

요약표 바로가기

• 환경·모터: 01 전체 흐름 · 02 발사 환경 · 03–04 대기 모델 · 05 고체 모터
• 기체 조립: 06 기체·항력 · 07 공력 부품 · 08–09 낙하산 · 10 레일
• 검증·실행: 11 안정성 · 12 관성 · 13 비행 실행
• 결과 확인: 14 수치 · 15 그래프 · 16 해석 기준
• 저장·분석: 17 내보내기 · 18 그림 저장 · 19 질량 분석 · 20 동적 분석
• 다시 확인: 21 정정 사항 · 22 후속 학습

화면이 좁으면 표를 좌우로 스크롤해 볼 수 있습니다.

01. 전체 흐름과 클래스

02. 발사 위치·날짜·날씨 확인

날짜·시간대와 메서드 표기는 Environment 공식 문서 및 첫 시뮬레이션 예제와 대조했습니다.

03. 대기 모델 선택과 데이터 소스

04. 대기 프로필의 입력 형식·단위·바람 부호

05. 고체 모터의 가정과 SolidMotor 입력값

06. Rocket 뼈대와 항력 곡선

07. 모터·노즈콘·날개·보트테일 추가

부품 기준점에 대한 보충은 좌표계 안내와 Rocket API를 참고했습니다.

08. 낙하산 추가와 예제 설정

낙하산 형상·노이즈·지연 인수의 보충 설명은 Parachute API와 대조했습니다.

09. 낙하산 트리거 함수와 상태 벡터

10. 레일 버튼

11. 정적 여유와 조립 검증 — 꼭 기억할 팁

정적 여유 단위와 자동 검사 범위는 Rocket API, 과대·음수 값 주의는 공식 첫 시뮬레이션 안내를 참고했습니다.

12. 관성 텐서와 회전 특성

반환 기준점과 정확한 메서드명은 관성 텐서 공식 설명과 대조했습니다. 해석 조건에 관한 보충은 관성 성분으로 단정할 수 있는 범위를 제한한 것입니다.

13. Flight 생성과 실행 조건

실행 인수의 단위와 종료 조건은 Flight API로 확인했습니다.

14. 비행 수치 조회 — test_flight.prints

아래 메서드는 모두 test_flight.prints. 뒤에 붙여 호출합니다.

최고점 메서드 정정은 공식 수치 결과 예제를 기준으로 했습니다.

15. 비행 그래프 조회 — test_flight.plots

아래 메서드는 모두 test_flight.plots. 뒤에 붙여 호출합니다. [정정] 본문 설명의 test_flight.plot()이 아니라 복수형 plots 속성입니다.

에너지·일률의 구분은 공식 그래프 안내를 참고했습니다.

16. 고도·각도·안정성 결과를 읽는 기준

17. 결과 속성·CSV·KML 내보내기

내보내기 예제는 공식 결과 활용 안내, KML 항목은 본문의 KML Reference를 참고합니다.

18. 그림·그래프 저장

19. 질량 변화에 따른 최고고도·레일 이탈 속도

질량 기준과 반환값은 RocketPy utilities 구현·설명과 대조했습니다.

20. 동적 안정성 비교 코드의 전체 흐름

부품 제거 문제는 두 글의 부품 추가 순서와 Components.pop() 구현을 대조한 결과입니다. 여기서는 기존 예제 코드를 수정하지 않고 실행 전 주의점으로 남겼습니다.

21. 복사해서 사용할 때 먼저 확인할 오타·해석 정리

22. 본문에서 남겨 둔 후속 학습과 참고 자료

23. 원문 내용 → 요약표 대조