From c0c91caacecebbe9752387e1db073623045c4279 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Anson Date: Tue, 26 Nov 2024 08:06:52 +0000 Subject: [PATCH] Track freeze directory so that older posts don't rerun code every time --- .gitignore | 5 +- .../index/execute-results/html.json | 16 ++ .../index/execute-results/html.json | 16 ++ .../index/execute-results/html.json | 16 ++ .../site_libs/clipboard/clipboard.min.js | 7 + .../site_libs/quarto-listing/list.min.js | 2 + .../quarto-listing/quarto-listing.js | 243 ++++++++++++++++++ _quarto.yml | 4 +- .../index.qmd | 1 - .../index.qmd | 2 +- .../index.qmd | 1 - posts/2021-11-27-notes-on-nano/index.qmd | 1 - .../index.qmd | 1 - .../index.qmd | 1 - .../2024-09-25-moon-cannon-prelude/index.qmd | 2 +- 15 files changed, 307 insertions(+), 11 deletions(-) create mode 100644 .quarto/_freeze/posts/2021-04-01-air-propulsion-simulation/index/execute-results/html.json create mode 100644 .quarto/_freeze/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index/execute-results/html.json create mode 100644 .quarto/_freeze/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index/execute-results/html.json create mode 100644 .quarto/_freeze/site_libs/clipboard/clipboard.min.js create mode 100644 .quarto/_freeze/site_libs/quarto-listing/list.min.js create mode 100644 .quarto/_freeze/site_libs/quarto-listing/quarto-listing.js diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 1b01d57..b4b4978 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,7 +1,8 @@ _freeze/ _site/ -.quarto/ public/ -/.quarto/ ghost-upload/target/ posts/*/\.jupyter_cache/ +/.quarto/* +!/.quarto/_freeze/ +!/.quarto/_freeze/* \ No newline at end of file diff --git a/.quarto/_freeze/posts/2021-04-01-air-propulsion-simulation/index/execute-results/html.json b/.quarto/_freeze/posts/2021-04-01-air-propulsion-simulation/index/execute-results/html.json new file mode 100644 index 0000000..7601a6a --- /dev/null +++ b/.quarto/_freeze/posts/2021-04-01-air-propulsion-simulation/index/execute-results/html.json @@ -0,0 +1,16 @@ +{ + "hash": "f949d3b331ebc31b94d98d3f77365500", + "result": { + "engine": "jupyter", + "markdown": "---\ntitle: \"Air Propulsion Simulation\"\ndescription: |\n Simulating the performance of a compressed air propulsion system as an alternative to solid rocket motors using Julia.\ndescription-meta: |\n Simulate air propulsion for lunar mining transport! This project explores using compressed air as an alternative to solid rocket motors. See the Julia simulation results and comparisons with traditional rocket motor performance. Explore the code and learn more about this innovative approach.\nrepository_url: https://gitlab.com/lander-team/air-prop-simulation\ndate: 2021-04-01\ndate-modified: 2024-03-10\ncategories:\n - Julia\n - Capstone\n - University\n - Code\n - Aerospace\n - Math\ncreative_commons: CC BY\nbanner: prop_comp.png\nimage-alt: A line graph comparing the thrust of different propulsion systems over time. The x-axis represents time in seconds, and the y-axis represents thrust in Newtons. The graph displays the thrust curves for Air Propulsion, F10, F15, and G8ST.\nformat:\n html:\n code-tools: true\n code-fold: false\nexecute:\n output: false\nfreeze: true\n---\n\n\nFor Capstone my team was tasked with designing a system capable of moving mining equipment and materials around the surface of the Moon using a propulsive landing. The system had to be tested on Earth with something feasible for our team to build in 2 semesters. One of the first considerations my capstone advisor wanted was to test the feasibility of an air propulsion system instead of the obvious solution that of using solid rocket motors. This document is just _napkin math_ to determine if the system is even feasibly and is not meant to be a rigorous study of an air propulsion system that would easily keep a capstone team busy by itself. \n\n::: {#cd562cea .cell execution_count=1}\n``` {.julia .cell-code code-fold=\"true\" code-summary=\"Imports\"}\nusing Plots\nplotlyjs()\n\nusing Unitful\nusing DataFrames\nusing Measurements\nusing Measurements: value, uncertainty\nusing CSV\n```\n:::\n\n\n## The Simulation\n\nI chose an off-the-shelf paintball gun tank for the pressure vessel. The primary consideration was the incredible pressure to weight ratio, and the fact that it is designed to be bumped around would be necessary for proving the safety of the system further into the project. \n\n::: {#c9b98845 .cell execution_count=2}\n``` {.julia .cell-code code-fold=\"false\"}\n# Tank https://www.amazon.com/Empire-Paintball-BASICS-Pressure-Compressed/dp/B07B6M48SR/\nV = (85 ± 5)u\"inch^3\";\nP0 = (4200.0 ± 300)u\"psi\";\nWtank = (2.3 ± 0.2)u\"lb\";\nPmax = (250 ± 50)u\"psi\"; # Max Pressure that can come out the nozzle\n```\n:::\n\n\nThe nozzle diameter was changed until the air prop system had a _burn time_ similar to a G18ST rocket motor. The propulsion system's total impulse is not dependant on the nozzle diameter, so this was just done to make it plot nicely with the rest of the rocket motors since, at this time, it is unknown what the optimal thrust profile is. \n\n::: {#d1d162a2 .cell execution_count=3}\n``` {.julia .cell-code}\n# Params\nd_nozzle = ((1 // 18) ± 0.001)u\"inch\";\na_nozzle = (pi / 4) * d_nozzle^2;\n```\n:::\n\n\nThese are just universal values for what a typical day would look like during the summer in Northern Arizona. [@cengel_thermodynamics]\n\n::: {#ebf0000f .cell execution_count=4}\n``` {.julia .cell-code}\n# Universal Stuff\nP_amb = (1 ± 0.2)u\"atm\";\nγ = 1.4 ± 0.05;\nR = 287.05u\"J/(kg * K)\";\nT = (300 ± 20)u\"K\";\n```\n:::\n\n\nThe actual simulation is quite simple. The basic idea is that using the current pressure, you can calculate $\\dot{m}$, which allows calculating the Thrust, and then you can subtract the current mass of air in the tank by $\\dot{m}$ and recalculate pressure using the new mass then repeat the whole process.\n\n\nThe bulk of the equations in the simulation came from [@cengel_thermodynamics], while the Thrust and $v_e$ equations came from [@sutton_rocket_2001, eq: 2-14].\n\n$$ T = \\dot{m} \\cdot v_\\text{Exit} + A_\\text{Nozzle} \\cdot (P - P_\\text{Ambient}) $$\n\nThe initial pressure difference is 4190.0 ± 300.0 psi, which is massive, so the area of the nozzle significantly alters the thrust profile. The paintball tanks come with pressure regulators, in our case, 800 psi which is still a huge number compared to atmospheric pressure. While the total impulse of the system doesn't change with different nozzle areas, the peak thrust and _burn time_ vary greatly. One of the benefits of doing air propulsion and the reason it was even considered so seriously is that it should be possible to change the nozzle diameter in flight, allowing thrust to be throttled, making controlled landing easier to control. \n\n::: {#5269f640 .cell execution_count=5}\n``` {.julia .cell-code}\nt = 0.0u\"s\";\nP = P0 |> u\"Pa\";\nM = V * (P / (R * T)) |> u\"kg\";\nts = 1u\"ms\";\ndf = DataFrame(Thrust=(0 ± 0)u\"N\", Pressure=P0, Time=0.0u\"s\", Mass=M);\nwhile M > 0.005u\"kg\"\n # Calculate what is leaving tank\n P = minimum([P, Pmax])\n ve = sqrt((2 * γ / (γ - 1)) * R * T * (1 - P_amb / P)^((γ - 1) / γ)) |> u\"m/s\"\n ρ = P / (R * T) |> u\"kg/m^3\"\n ṁ = ρ * a_nozzle * ve |> u\"kg/s\"\n\n Thrust = ṁ * ve + a_nozzle * (P - P_amb) |> u\"N\"\n\n # Calculate what is still in the tank\n M = M - ṁ * ts |> u\"kg\"\n P = (M * R * T) / V |> u\"Pa\"\n t = t + ts\n\n df_step = DataFrame(Thrust=Thrust, Pressure=P, Time=t, Mass=M)\n append!(df, df_step)\nend\n```\n:::\n\n\n## Analysis\n\n\nBelow in figure 1, the result of the simulation is plotted. Notice the massive error once the tank starts running low. This is because the calculation for pressure has a lot of very uncertain variables. This is primarily due to air being a compressible fluid, making this simulation challenging to do accurately. The thrust being below 0 N might not make intuitive sense, but it's technically possible for the pressure to compress, leaving the inside of the rocket nozzle with a pressure that's actually below atmospheric pressure. The effect would likely last a fraction of a second, but the point stands that this simulation is wildly inaccurate and only meant to get an idea of what an air propulsion system is capable of. \n\n::: {#cc50b320 .cell class-output='preview-image' code-folding='true' execution_count=6}\n``` {.julia .cell-code}\nthrust_values = df.Thrust .|> ustrip .|> value;\nthrust_uncertainties = df.Thrust .|> ustrip .|> uncertainty;\n\nair = DataFrame(Thrust=thrust_values, Uncertainty=thrust_uncertainties, Time=df.Time .|> u\"s\" .|> ustrip);\n\n\nplot(df.Time .|> ustrip, thrust_values,\n title=\"Thrust Over Time\",\n ribbon=(thrust_uncertainties, thrust_uncertainties),\n fillalpha=0.2, label=\"Thrust\",\n xlabel=\"Time (s)\",\n ylabel=\"Thrust (N)\",\n)\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=18}\n```{=html}\n
\n \n```\n\nAir Propulsion Simulation\n:::\n:::\n\n\nIn Figure 2, the air propulsion simulation is compared to commercially available rocket motors. This early in the project, we have no idea whether short burns or longer burns are ideal for a propulsive landing, so the air propulsion system was compared to a variety of different motors with unique profiles. \n\n::: {#4c530940 .cell code-folding='tru' execution_count=7}\n``` {.julia .cell-code}\nf10 = CSV.read(\"AeroTech_F10.csv\", DataFrame);\nf15 = CSV.read(\"Estes_F15.csv\", DataFrame);\ng8 = CSV.read(\"AeroTech_G8ST.csv\", DataFrame);\n\nplot(air.Time, air.Thrust, label=\"Air Propulsion\", legend=:outertopright);\n\nfor (d, l) in [(f10, \"F10\"), (f15, \"F15\"), (g8, \"G8ST\")]\n plot!(d[!, \"Time (s)\"], d[!, \"Thrust (N)\"], label=l)\nend\n\ntitle!(\"Propulsion Comparison\");\nxlabel!(\"Time (s)\");\nylabel!(\"Thrust (N)\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=19}\n```{=html}\n
\n \n```\n\nRocket Motor Data: [@thrustcurve]\n:::\n:::\n\n\nIn the end, the air propulsion system's performance has a very impressive total impulse and, with more time and resources, could be a serious option for a propulsive landing on Earth. One of the largest abstractions from the Moon mission that the mission here on Earth will have to deal with is the lack of Throttling engines since any propulsion system outside of model rocket motors is well beyond the scope of this Capstone.\n\n## Future Work\n\nAfter determining that solid model rocket motors are the best option for the current mission scope, the next step is determining what motor to use. There are many great options, and deciding what thrust profile is ideal may have to wait until a Simulink simulation of the landing can be built so that the metrics of each motor can be constrained more. Instead of throttling motors, the current working idea is that thrust vector control may be a way to squeeze a little more control out of a solid rocket motor. Thrust Vector Control will undoubtedly be challenging to control, so another essential piece that needs exploring is whether an LQR controller is feasible or if a PID controller is accurate enough to control our system. \n\n\nCodebase: [https://gitlab.com/lander-team/air-prop-simulation](https://gitlab.com/lander-team/air-prop-simulation)\n\n", + "supporting": [ + "index_files" + ], + "filters": [], + "includes": { + "include-in-header": [ + "\n\n\n" + ] + } + } +} \ No newline at end of file diff --git a/.quarto/_freeze/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index/execute-results/html.json b/.quarto/_freeze/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index/execute-results/html.json new file mode 100644 index 0000000..b85a0b9 --- /dev/null +++ b/.quarto/_freeze/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index/execute-results/html.json @@ -0,0 +1,16 @@ +{ + "hash": "d6a1c683f62906efe534b69ddf3408bf", + "result": { + "engine": "jupyter", + "markdown": "---\ntitle: \"ISS Eclipse Determination\"\ndescription: |\n Calculate sunlight exposure for orbiting spacecraft like the ISS. This Julia project demonstrates how to determine eclipse times, considering umbra, penumbra, and full sunlight. Visualizations and code included. Learn about orbital mechanics and mission design considerations.\ndate: 2021-05-01\ndate-modified: 2024-02-292\ncategories:\n - Julia\n - Astrodynamics\n - Code\n - Aerospace\n - Notes\n - Space\n - Math\ncreative_commons: CC BY\nimage: preview.png\nimage-alt: A diagram illustrating the umbra and penumbra regions cast by a celestial body. A circular body is shown with light rays from a spacecraft creating a conical shadow region labeled \"Umbra\". The lighter, partially shaded regions surrounding the umbra are labeled \"Penumbra\".\nformat:\n html:\n code-tools: true\n code-fold: false\njupyter: julia-1.10\nfreeze: auto\n---\n\n\nDetermining the eclipses a satellite will encounter is a major driving factor when designing a mission in space. Thermal and power budgets have to be made with the fact that a satellite will periodically be in the complete darkness of space where it will receive no solar radiation to power the solar panels and keep the spacecraft from freezing.\n\n## What is an Eclipse\n\n![Geometry of an Eclipse](geometry.svg){fig-alt=\"A diagram of an eclipse. The sun is shown as a large yellow circle on the left. A smaller blue circle labeled \"Body\" is to the right of the sun. A spacecraft is shown above the body. The umbra and penumbra are labeled.\"}\n\nThe above image is a simple representation of what an eclipse is. First, you'll notice the Umbra is complete darkness, then the Penumbra, which is a shadow of varying darkness, and then the rest of the orbit is in full sunlight. For this example, I will be using the ISS, which has a very low orbit, so the Penumbra isn't much of a problem. However, you can tell by looking at the diagram that higher altitude orbits would spend more time in the Penumbra. \n\n![Body Radius's and Position Vectors](vectors_radiuss.svg){fig-alt=\"A diagram expanding on the last figure, but with distances marked for the radii of the sun and body, and the distance between the body and spacecraft.\"}\n\nHere is a more detailed view of the eclipse that will make it easier to explain what is going on. There are 2 Position vectors, and 2 radius that need to be known for simple eclipse determination. More advanced cases where the atmosphere of the body your orbiting can significantly affect the Umbra and Penumbra, and other bodies could also potentially block the Sun. However, we will keep it simple for this example since they have minimal effect on the ISS’s orbit. Rsun and Rbody are the radius of the Sun and Body (In this case Earth), respectively. r_sun_body is a vector from the center of the Sun to the center of the target body. For this example I will only be using one vector, but for more rigorous eclipse determination it is important to calculate the ephemeris at least once a day since it does significantly change over the course of a year. The reason that I am ignoring it at the moment is because there is currently no good way to calculate [Ephemerides](https://ssd.jpl.nasa.gov/?ephemerides) in Julia but the package is being worked on so I may revisit this and do a more rigorous analysis in the future. r_body_sc is a position vector from the center of the body being orbited, to the center of our spacecraft. \n\n## The Code\n\n::: {#7ffb4d4c .cell execution_count=1}\n``` {.julia .cell-code code-fold=\"true\" code-summary=\"Imports\"}\nusing Unitful\nusing LinearAlgebra\nusing SatelliteToolbox\nusing Plots\nusing Colors\ntheme(:ggplot2)\n```\n:::\n\n\nTo get the orbit for the ISS, I used a [Two-Line Element](https://en.wikipedia.org/wiki/Two-line_element_set) which is a data format for explaining orbits. The US Joint Space Operations Center makes these widely available, but https://live.ariss.org/tle/ makes the TLE for the ISS way more accessible [@ariss]. The Julia Package [SatelliteToolbox.jl](https://github.com/JuliaSpace/SatelliteToolbox.jl) makes it super easy to turn a TLE into an orbit that can be propagated. Simply putting the TLE in a string and using the `tle` string macro like below, we now have access to the information to start making our ISS orbit. \n\n::: {#db0b446f .cell execution_count=2}\n``` {.julia .cell-code}\nISS = tle\"\"\"\nISS (ZARYA)\n1 25544U 98067A 21103.84943184 .00000176 00000-0 11381-4 0 9990\n2 25544 51.6434 300.9481 0002858 223.8443 263.8789 15.48881793278621\n\"\"\"\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=3}\n\n::: {.ansi-escaped-output}\n```{=html}\n
TLE:\n                      Name : ISS (ZARYA)\n          Satellite number : 25544\n  International designator : 98067A\n        Epoch (Year / Day) : 21 / 103.84943184 (2021-04-13T20:23:10.911)\n        Element set number : 999\n              Eccentricity :   0.00028580\n               Inclination :  51.64340000 deg\n                      RAAN : 300.94810000 deg\n       Argument of perigee : 223.84430000 deg\n              Mean anomaly : 263.87890000 deg\n           Mean motion (n) :  15.48881793 revs / day\n         Revolution number : 27862\n                        B* :   1.1381e-05 1 / er\n                     ṅ / 2 :     1.76e-06 rev / day²\n                     n̈ / 6 :            0 rev / day³
\n```\n:::\n\n:::\n:::\n\n\nNow that we have the TLE, we can pass that into SatelliteToolbox's orbit propagator. Before propagating the orbit, we need to have a range of time steps to pass into the propagator. The TLE gives the mean motion, n, which is the revolutions per day, so using that, we can calculate the amount of time required for one orbit, which is all that we're worried about for this analysis. The propagator returns a tuple containing the Orbital elements, a position vector with units meters, and a velocity vector with units meters per second. For this analysis were only worried about the position vector. \n\n::: {#c63813d4 .cell execution_count=3}\n``` {.julia .cell-code}\nISS.mean_motion\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=4}\n```\n15.48881793\n```\n:::\n:::\n\n\n::: {#bd13a742 .cell execution_count=4}\n``` {.julia .cell-code}\norbit = Propagators.init(Val(:SGP4), ISS);\ntime = 0:0.1:((24/ISS.mean_motion).*60*60);\npropagated = Propagators.propagate!.(orbit, time);\nr = first.(propagated); # Get distance from propagator\n```\n:::\n\n\nWe just need to use the radii and vectors discussed earlier to determine if the ISS is in the penumbra or umbra. This is a lot of trigonometry and vector math that I won't bore anyone with. However, using the diagrams above and following the code in the sunlight function, you should follow what's happening. For a rigorous discussion, check out [@vallado]. \n\n::: {#b50273ec .cell execution_count=5}\n``` {.julia .cell-code}\nfunction sunlight(Rbody, r_sun_body, r_body_sc)\n Rsun = 695_700u\"km\"\n\n hu = Rbody * norm(r_sun_body) / (Rsun - Rbody)\n\n θe = acos((r_sun_body ⋅ r_body_sc) / (norm(r_sun_body) * norm(r_body_sc)))\n\n θu = atan(Rbody / hu)\n du = hu * sin(θu) / sin(θe + θu)\n\n θp = π - atan(norm(r_sun_body) / (Rsun + Rbody))\n dp = Rbody * sin(θp) / cos(θe - θp)\n\n S = 1\n if (θe < π / 2) && (norm(r_body_sc) < du)\n S = 0\n end\n if (θe < π / 2) && ((du < norm(r_body_sc)) && (norm(r_body_sc) < dp))\n S = (norm(r_body_sc .|> u\"km\") - du) / (dp - du) |> ustrip\n end\n\n return S\nend\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=6}\n```\nsunlight (generic function with 1 method)\n```\n:::\n:::\n\n\nThen we can pass all the values we've gathered into the function we just made. \n\n::: {#eaa5595d .cell execution_count=6}\n``` {.julia .cell-code}\nS = r .|> R -> sunlight(6371u\"km\", [0.5370, 1.2606, 0.5466] .* 1e8u\"km\", R .* u\"m\");\n```\n:::\n\n\n## Plotting the Results\n\nThe `sunlight` function returns values from 0 to 1, 0 being complete darkness, 1 being complete sunlight, and anything between being the fraction of light being received. Again since the ISS has a very low orbit, the amount of time spent in the penumbra is almost insignificant. \n\n::: {#f97a6fa0 .cell alt-text='A graph titled \"ISS Sunlight Over a Day\" showing the percentage of sunlight the ISS receives over a 24-hour period. The x-axis represents time in hours, and the y-axis represents sunlight percentage. The graph shows a period of near-total sunlight followed by a period of darkness, and the cycle repeats.' execution_count=7}\n``` {.julia .cell-code code-fold=\"true\"}\n# Get fancy with the line color. \nlight_range = range(colorant\"black\", stop=colorant\"orange\", length=101);\nlight_colors = [light_range[unique(round(Int, 1 + s * 100))][1] for s in S];\n\nplot(\n LinRange(0, 24, length(S)),\n S .* 100,\n linewidth=5,\n legend=false,\n color=light_colors,\n);\n\nxlabel!(\"Time (hr)\");\nylabel!(\"Sunlight (%)\");\ntitle!(\"ISS Sunlight Over a Day\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=8}\n```{=html}\n\n\n\n \n \n \n\n\n\n \n \n \n\n\n\n \n \n 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Sunlight\n:::\n:::\n\n\nLooking at the plot, the vertical transition from 0% to 100% makes it pretty clear that the time in the penumbra is limited. Still, almost counterintuitively, it also looks like the ISS gets more sunlight than it does darkness. So, using the raw sunlight data, we can calculate precisely how much time is spent in each region. \n\nTime in Sun:\n\n::: {#855eaf03 .cell execution_count=8}\n``` {.julia .cell-code}\nsun = length(S[S.==1]) / length(S) * 100\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=9}\n```\n62.04757721886597\n```\n:::\n:::\n\n\nTime in Darkness:\n\n::: {#89899587 .cell execution_count=9}\n``` {.julia .cell-code}\numbra = length(S[S.==0]) / length(S) * 100\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=10}\n```\n37.627951167918546\n```\n:::\n:::\n\n\nTime in Penumbra:\n\n::: {#0c9ef7cd .cell execution_count=10}\n``` {.julia .cell-code}\npenumbra = 100 - umbra - sun\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=11}\n```\n0.32447161321548634\n```\n:::\n:::\n\n\nThis means that even with the ISS's low orbit, it still gets sunlight ~62% of the time and spends almost no time in the penumbra. This would vary a few percent depending on the time of year, but in a circular orbit like the ISS, the amount of sunlight would remain pretty constant. There are other orbits like a polar orbit, lunar orbit, or highly elliptic earth orbits that can have their time in the sunlight vary widely by the time of year. \n\n", + "supporting": [ + "index_files" + ], + "filters": [], + "includes": { + "include-in-header": [ + "\n\n\n" + ] + } + } +} \ No newline at end of file diff --git a/.quarto/_freeze/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index/execute-results/html.json b/.quarto/_freeze/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index/execute-results/html.json new file mode 100644 index 0000000..140a6ce --- /dev/null +++ b/.quarto/_freeze/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index/execute-results/html.json @@ -0,0 +1,16 @@ +{ + "hash": "c3001131c385cdd6fdfc61bba979570e", + "result": { + "engine": "jupyter", + "markdown": "---\ntitle: \"Moon Cannon: Prelude\"\ndescription: |\n Can you shoot Earth from the Moon? Simulate lunar ballistic launches with Julia. Explore orbital mechanics, gravity, and drag in a simplified Moon-to-Earth cannon model.\ndate: 2024-09-25\ncategories:\n - Julia\n - Astrodynamics\n - Code\n - Aerospace\n - Space\n - Math\ndraft: false\nfreeze: auto\nimage: moon_spirograph.png\n---\n\n\n:::{.callout-caution}\n## Important Note\n\nThis post ended up being more elementary than I initially thought it would be, but the last post on this blog was from 2 years ago so I'm going to send it. Getting to a satisfying MVP for this project was a larger undertaking than I thought, so I'm shipping from a less satisfying place.\n\nTreat this blog as a soft introduction to using the Julia `DifferentialEquations` package, and hopefully in a follow on I'll get deeper into simulating space mechanics like I originally planned. \n:::\n\n# Moon Cannon: Can You Shoot Earth from the Moon?\n\nWith technological advancements and decreasing launch costs, establishing permanent manufacturing and production facilities in Low Earth Orbit and on the lunar surface is becoming inevitable. As we move closer to this reality, innovative methods for transporting cargo between the Moon and Earth are worth exploring. One such method of transportation, though it may sound far-fetched, is launching a payload from the Moon to Earth using a cannon. The low gravity and lack of atmosphere on the Moon present a unique environment that enables this possiblity. The cannon is really a mathematical simplification, there are real solutions like a [Railgun](https://en.wikipedia.org/wiki/Railgun) or [SpinLaunch](https://en.wikipedia.org/wiki/SpinLaunch) are realistic way to impart a massive, instantaneous, initial velocity to something without any sort of combustive propulsion. \n\n### Setting Up the Problem\n\nWe’ll be using Julia to simulate the trajectory of a payload shot from the Moon towards Earth. I'll explain the math and code we are setting up after the environment is setup. Here are the packages we need:\n\n::: {#ca194f98 .cell code-annotations='hover' execution_count=1}\n``` {.julia .cell-code code-summary=\"Imports\"}\nusing DifferentialEquations\nusing LinearAlgebra\nusing Plots\nplotlyjs() # <1>\n```\n:::\n\n\n1. To get pretty, interactive plots\n\nHere are some fundamental constants we'll use throughout the simulation:\n\n::: {#5cec579e .cell execution_count=2}\n``` {.julia .cell-code}\nconst G = 6.67430e-11 # Gravitational constant (m³/kg·s²)\nconst M_Earth = 5.97e24 # Mass of Earth (kg)\nconst M_Moon = 7.34767309e22 # Mass of Moon (kg)\nconst R_Earth = 6.371e6 # Radius of Earth (m)\nconst R_Moon = 1.737e6 # Radius of Moon (m)\nconst d_Earth_Moon = 384400e3 # Average distance between Earth and Moon (m)\nconst payload_mass = 1000.0 # Mass of payload (kg)\n```\n:::\n\n\n::: {.column-margin}\nI tried using `Unitful` for tracking the units, but ran into issues and upon searching the Julia forums for an answer I found an open thread explaining why `DifferentialEquations.jl` doesn't play nice with `Unitful` that was opened by ME! It's crazy how I never learn from my mistakes...\n:::\n\n## Differential Equations Setup\n\nThe core of this problem lies in setting up and solving the equations of motion. We'll start with a basic [restricted three-body problem](https://en.wikipedia.org/wiki/Three-body_problem#Restricted_three-body_problem), meaining only accounting for the Moon's and Earth's gravity. This is a **gross** oversimplification for a few reasons. The first being that in this simulation the Moon and the Earth will remain static, introducing their movement is more complicated than I want to cover in this introduction to the problem. The other oversimplification is ignoring the gravitational pull from the Sun and Jupiter, and evenutally maybe the rest of the planets in the solar system. Over the time period of this simulation we could get away with combining these into one static force vector that gets applied every step, but I would rather wait until I can properly build out the simulation. \n\nThe equations of motion are:\n\n$$\n\\begin{aligned}\n\\frac{d\\vec{r}}{dt} &= \\vec{v}, \\\\[10pt]\n\\frac{d\\vec{v}}{dt} &= \\vec{a}_{\\text{Moon}} + \\vec{a}_{\\text{Earth}} + \\vec{a}_{\\text{drag}}.\n\\end{aligned}\n$$\n\nOk so it is a *little* crazy to simulate such a simple environment, and then throw atmospheric drag into the equation. But hear me out, defining success criteria for this kind of problem can be difficult, since a lot of solutions get so close that they should be counted as wins, in this case drag creates a larger target that also accounts for velocity. If our spacecraft gets close enough that drag pulls it to the surface of Earth then we can call the simulation a success. \n\n::: {#5cf59d15 .cell execution_count=3}\n``` {.julia .cell-code}\nconst payload_area = 10.0 # Cross-sectional area of payload (m²)\nconst rho_0 = 1.225 # Sea-level atmospheric density (kg/m³)\nconst H = 7000 # Scale height of atmosphere (m)\nconst Cd = 0.47 # Drag coefficient (dimensionless)\n\nfunction atmospheric_drag(position, velocity)\n\n altitude = norm(position) - R_Earth\n if altitude > 100000\n return [0.0, 0.0]\n end\n\n rho = rho_0 * exp(-altitude / H)\n v_mag = norm(velocity)\n drag_magnitude = 0.5 * rho * v_mag^2 * Cd * payload_area\n drag_force = -drag_magnitude * velocity / v_mag\n\n return drag_force\nend\n```\n:::\n\n\nNext, we define the differential equation function in Julia:\n\n::: {#6e87c071 .cell execution_count=4}\n``` {.julia .cell-code}\nfunction f(du, u, p, t)\n # du: derivative of state vector\n # u: state vector (position and velocity)\n # p: parameters (unused in this function)\n # t: time (unused in this function)\n\n # Extract position and velocity from state vector\n r = u[1:2] # Position vector (x, y)\n v = u[3:4] # Velocity vector (vx, vy)\n\n # Define positions of Moon and Earth\n r_Moon = [0.0, 0.0] # Moon at origin\n r_Earth = [d_Earth_Moon, 0.0] # Earth along x-axis\n\n # Calculate relative positions\n r_rel_Moon = r - r_Moon # Spacecraft position relative to Moon\n r_rel_Earth = r - r_Earth # Spacecraft position relative to Earth\n\n # Calculate gravitational accelerations\n # Using Newton's law of gravitation: F = G * M1 * M2 / r^2\n # Acceleration = Force / Mass = G * M / r^2\n a_Moon = -G * M_Moon * r_rel_Moon / norm(r_rel_Moon)^3\n a_Earth = -G * M_Earth * r_rel_Earth / norm(r_rel_Earth)^3\n\n # Calculate atmospheric drag\n drag_force = atmospheric_drag(r_rel_Earth, v)\n a_drag = drag_force / payload_mass # Convert force to acceleration\n\n # Set up differential equations\n du[1:2] = v # dr/dt = v\n du[3:4] = a_Moon + a_Earth + a_drag # dv/dt = sum of accelerations\nend\n```\n:::\n\n\n::: {.column-margin}\nI tried to comment the code as much as possible to help this make sense to someone who has never seen `DifferentialEquations.jl`. The state vector can be weird at first sight but should be similar to what you see in Matlab. \n:::\n\n### Detecting Collisions\n\n[Julia is pretty fast](https://julialang.org/benchmarks/), but this is at minimum a multiple day simulation so it is important to define end conditions so that we don't go on forever for really bad solutions (we crash back into the Moon) or really great solutions (we nail Earth head on). To handle this we just set callbacks that check our position and see if we are inside of either bodies radius. \n\n::: {#966a6373 .cell execution_count=5}\n``` {.julia .cell-code}\nfunction Earth_collision(u, t, integrator)\n r = u[1:2]\n r_Earth = [d_Earth_Moon, 0.0]\n return norm(r - r_Earth) - R_Earth\nend\n\nfunction Moon_collision(u, t, integrator)\n r = u[1:2]\n r_Moon = [0.0, 0.0]\n return norm(r - r_Moon) - R_Moon\nend\n\nEarth_cb = ContinuousCallback(Earth_collision, terminate!)\nMoon_cb = ContinuousCallback(Moon_collision, terminate!)\ncb = CallbackSet(Earth_cb, Moon_cb)\n```\n:::\n\n\n## Run the Simulation\n\nNow like any good optimistic software engineer, I'm going to assume that I'll get things right first time and not invest any time into a helper function to allow me to quickly iterate on the initial conditions.\n\n::: {#7096a344 .cell code-annotations='below' execution_count=6}\n``` {.julia .cell-code}\nv0 = [1500, 1500] # <1>\nr0 = v0 / norm(v0) * (R_Moon + 10) # <2>\ntspan = (0.0, 10.0 * 24 * 3600) # <3>\nprob = ODEProblem(f, [r0; v0], tspan) # <4>\nsol = solve(prob, Tsit5(), callback=Earth_cb, reltol=1e-8, abstol=1e-8) # <4>\n\nx = [u[1] for u in sol.u] # <5>\ny = [u[2] for u in sol.u] # <5>\n```\n:::\n\n\n1. Guesstimate initial velocity\n2. Make the initial position the same direction as the initial velocity, and 10 meters above the Lunar surface\n3. Guesstimate timespan. 10 days should be more than plenty\n4. Setup the Differential Equation\n5. Grab the x and y positions from the solution. \n\nNow lets plot the results:\n\n::: {#0a123477 .cell execution_count=7}\n``` {.julia .cell-code}\nplot(x, y, aspect_ratio=:equal, label=\"cannonball\", xlabel=\"x (m)\", ylabel=\"y (m)\")\nscatter!([0], [0], label=\"Moon\", markersize=5, color=\"grey\")\nscatter!([d_Earth_Moon], [0], label=\"Earth\", markersize=10, color=\"cornflowerblue\")\n\ntitle!(\"First Simulation!\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=8}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nWell we clearly didn't make it far, lets try again without the Earth included in the plot so we can see what happened. (Or you could use plotly to zoom in)\n\n::: {#46685fd6 .cell execution_count=8}\n``` {.julia .cell-code}\nplot(x, y, aspect_ratio=:equal, label=\"cannonball\", xlabel=\"x (m)\", ylabel=\"y (m)\")\nscatter!([0], [0], label=\"Moon\", markersize=5, color=\"grey\")\n\ntitle!(\"First Simulation! (But Zoomed in!)\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=9}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nSpirographs are cool, but not really what we are looking for. Lets turn all of this code into a function so that we can iterate on the initial conditions faster. \n\n::: {#a0db329f .cell execution_count=9}\n``` {.julia .cell-code}\nfunction plot_trajectory(v0, title)\n r0 = v0 / norm(v0) * (R_Moon + 10)\n tspan = (0.0, 20.0 * 24 * 3600)\n prob = ODEProblem(f, [r0; v0], tspan)\n sol = solve(prob, Tsit5(), callback=Earth_cb, reltol=1e-8, abstol=1e-8)\n\n x = [u[1] for u in sol.u]\n y = [u[2] for u in sol.u]\n\n flight_time_days = sol.t[end] / (24 * 3600)\n\n final_pos = sol.u[end][1:2]\n r_Earth = [d_Earth_Moon, 0.0]\n\n distance_to_Earth = norm(final_pos - r_Earth) - R_Earth\n\n plot(x, y, aspect_ratio=:equal, label=\"cannonball\", xlabel=\"x (m)\", ylabel=\"y (m)\")\n scatter!([0], [0], label=\"Moon\", markersize=5, color=\"grey\")\n scatter!([d_Earth_Moon], [0], label=\"Earth\", markersize=10, color=\"cornflowerblue\")\n title!(title)\nend\n```\n:::\n\n\nTry the same initial condition to make sure we wrapped everything up correctly:\n\n::: {#46183fc9 .cell execution_count=10}\n``` {.julia .cell-code}\nplot_trajectory([1500, 1500], \"First Simulation, plotted from a function\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=11}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nLooks exactly the same. Now what if we go faster:\n\n::: {#9386f6e4 .cell execution_count=11}\n``` {.julia .cell-code}\nplot_trajectory([2000, 2000], \"First Simulation, plotted from a function\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=12}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nOk, medium speed?\n\n::: {#ed3fefaf .cell execution_count=12}\n``` {.julia .cell-code}\nplot_trajectory([1700, 1700], \"First Simulation, plotted from a function\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=13}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nOn the bright side the simulation passes the smell test for what we expect an orbital simulation to look like. The last attempt seems to be about the right magnitude, but what if we pointed the cannon right at the Earth? \n\n::: {#a3dd7f54 .cell execution_count=13}\n``` {.julia .cell-code}\nplot_trajectory([2400, 0], \"First Simulation, plotted from a function\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=14}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nWell this problem is certainly easier than I had originally envisioned. What if I wanted to shoot from the dark side of the Moon.\n\n::: {#644cb44d .cell execution_count=14}\n``` {.julia .cell-code}\nplot_trajectory([-2300, 800], \"First Simulation, plotted from a function\")\n```\n\n::: {.cell-output .cell-output-display execution_count=15}\n```{=html}\n
\n \n```\n:::\n:::\n\n\nAlso super easy... \n\n## Conclusion\n\nSo I think we learned two things here, the Julia Differential Equations library makes getting problems like this going really really easy, and when you make massive oversimplifications for a problem it makes it look really easy. I think from this I have the confidence that I needed to invest time into a far more realistic simulation of the problem. For now this was a great way to dust off my Julia and diff eq part of my brain. \n\n### Next Steps\n\nFrom here I think the next logical step is fully simulating all of the bodies in the solar system. Whether I do that with differential equations like this example, or use something like [Horizons](https://en.wikipedia.org/wiki/JPL_Horizons_On-Line_Ephemeris_System) is an exercise for the next post. I think another cool element of this problem would be giving the cannonball/payload some small amount of thrust it can use to see if it can circularize itself in LEO, but I just really want an excuse to turn this into an optimization problem. There is also the question of sending payloads from the Moon to Mars which opens up a ton of options for different things to optimize for like transfer time or minimum initial velocity by doing something crazy like a Venus flyby. Another cool end condition for this series would be trying to impact a landing site on another planet, but I really don't want to deal with that much aerodynamics so I doubt I'll get that crazy with it. \n\n", + "supporting": [ + "index_files" + ], + "filters": [], + "includes": { + "include-in-header": [ + "\n\n\n" + ] + } + } +} \ No newline at end of file diff --git a/.quarto/_freeze/site_libs/clipboard/clipboard.min.js b/.quarto/_freeze/site_libs/clipboard/clipboard.min.js new file mode 100644 index 0000000..1103f81 --- /dev/null +++ b/.quarto/_freeze/site_libs/clipboard/clipboard.min.js @@ -0,0 +1,7 @@ +/*! + * clipboard.js v2.0.11 + * https://clipboardjs.com/ + * + * Licensed MIT © Zeno Rocha + */ +!function(t,e){"object"==typeof exports&&"object"==typeof module?module.exports=e():"function"==typeof define&&define.amd?define([],e):"object"==typeof exports?exports.ClipboardJS=e():t.ClipboardJS=e()}(this,function(){return n={686:function(t,e,n){"use strict";n.d(e,{default:function(){return b}});var e=n(279),i=n.n(e),e=n(370),u=n.n(e),e=n(817),r=n.n(e);function c(t){try{return document.execCommand(t)}catch(t){return}}var a=function(t){t=r()(t);return c("cut"),t};function o(t,e){var n,o,t=(n=t,o="rtl"===document.documentElement.getAttribute("dir"),(t=document.createElement("textarea")).style.fontSize="12pt",t.style.border="0",t.style.padding="0",t.style.margin="0",t.style.position="absolute",t.style[o?"right":"left"]="-9999px",o=window.pageYOffset||document.documentElement.scrollTop,t.style.top="".concat(o,"px"),t.setAttribute("readonly",""),t.value=n,t);return e.container.appendChild(t),e=r()(t),c("copy"),t.remove(),e}var f=function(t){var e=10?setTimeout((function(){e(r,n,s)}),1):(t.update(),n(s))}}},"./src/filter.js":function(t){t.exports=function(t){return t.handlers.filterStart=t.handlers.filterStart||[],t.handlers.filterComplete=t.handlers.filterComplete||[],function(e){if(t.trigger("filterStart"),t.i=1,t.reset.filter(),void 0===e)t.filtered=!1;else{t.filtered=!0;for(var r=t.items,n=0,s=r.length;nv.page,a=new g(t[s],void 0,n),v.items.push(a),r.push(a)}return v.update(),r}m(t.slice(0),e)}},this.show=function(t,e){return this.i=t,this.page=e,v.update(),v},this.remove=function(t,e,r){for(var n=0,s=0,i=v.items.length;s-1&&r.splice(n,1),v},this.trigger=function(t){for(var e=v.handlers[t].length;e--;)v.handlers[t][e](v);return v},this.reset={filter:function(){for(var t=v.items,e=t.length;e--;)t[e].filtered=!1;return v},search:function(){for(var t=v.items,e=t.length;e--;)t[e].found=!1;return v}},this.update=function(){var t=v.items,e=t.length;v.visibleItems=[],v.matchingItems=[],v.templater.clear();for(var r=0;r=v.i&&v.visibleItems.lengthe},innerWindow:function(t,e,r){return t>=e-r&&t<=e+r},dotted:function(t,e,r,n,s,i,a){return this.dottedLeft(t,e,r,n,s,i)||this.dottedRight(t,e,r,n,s,i,a)},dottedLeft:function(t,e,r,n,s,i){return e==r+1&&!this.innerWindow(e,s,i)&&!this.right(e,n)},dottedRight:function(t,e,r,n,s,i,a){return!t.items[a-1].values().dotted&&(e==n&&!this.innerWindow(e,s,i)&&!this.right(e,n))}};return function(e){var n=new i(t.listContainer.id,{listClass:e.paginationClass||"pagination",item:e.item||"
    • ",valueNames:["page","dotted"],searchClass:"pagination-search-that-is-not-supposed-to-exist",sortClass:"pagination-sort-that-is-not-supposed-to-exist"});s.bind(n.listContainer,"click",(function(e){var r=e.target||e.srcElement,n=t.utils.getAttribute(r,"data-page"),s=t.utils.getAttribute(r,"data-i");s&&t.show((s-1)*n+1,n)})),t.on("updated",(function(){r(n,e)})),r(n,e)}}},"./src/parse.js":function(t,e,r){t.exports=function(t){var e=r("./src/item.js")(t),n=function(r,n){for(var s=0,i=r.length;s0?setTimeout((function(){e(r,s)}),1):(t.update(),t.trigger("parseComplete"))};return t.handlers.parseComplete=t.handlers.parseComplete||[],function(){var e=function(t){for(var e=t.childNodes,r=[],n=0,s=e.length;n]/g.exec(t)){var e=document.createElement("tbody");return e.innerHTML=t,e.firstElementChild}if(-1!==t.indexOf("<")){var r=document.createElement("div");return r.innerHTML=t,r.firstElementChild}}},a=function(e,r,n){var s=void 0,i=function(e){for(var r=0,n=t.valueNames.length;r=1;)t.list.removeChild(t.list.firstChild)},function(){var r;if("function"!=typeof t.item){if(!(r="string"==typeof t.item?-1===t.item.indexOf("<")?document.getElementById(t.item):i(t.item):s()))throw new Error("The list needs to have at least one item on init otherwise you'll have to add a template.");r=n(r,t.valueNames),e=function(){return r.cloneNode(!0)}}else e=function(e){var r=t.item(e);return i(r)}}()};t.exports=function(t){return new e(t)}},"./src/utils/classes.js":function(t,e,r){var n=r("./src/utils/index-of.js"),s=/\s+/;Object.prototype.toString;function i(t){if(!t||!t.nodeType)throw new Error("A DOM element reference is required");this.el=t,this.list=t.classList}t.exports=function(t){return new i(t)},i.prototype.add=function(t){if(this.list)return this.list.add(t),this;var e=this.array();return~n(e,t)||e.push(t),this.el.className=e.join(" "),this},i.prototype.remove=function(t){if(this.list)return this.list.remove(t),this;var e=this.array(),r=n(e,t);return~r&&e.splice(r,1),this.el.className=e.join(" "),this},i.prototype.toggle=function(t,e){return this.list?(void 0!==e?e!==this.list.toggle(t,e)&&this.list.toggle(t):this.list.toggle(t),this):(void 0!==e?e?this.add(t):this.remove(t):this.has(t)?this.remove(t):this.add(t),this)},i.prototype.array=function(){var t=(this.el.getAttribute("class")||"").replace(/^\s+|\s+$/g,"").split(s);return""===t[0]&&t.shift(),t},i.prototype.has=i.prototype.contains=function(t){return this.list?this.list.contains(t):!!~n(this.array(),t)}},"./src/utils/events.js":function(t,e,r){var n=window.addEventListener?"addEventListener":"attachEvent",s=window.removeEventListener?"removeEventListener":"detachEvent",i="addEventListener"!==n?"on":"",a=r("./src/utils/to-array.js");e.bind=function(t,e,r,s){for(var o=0,l=(t=a(t)).length;o32)return!1;var a=n,o=function(){var t,r={};for(t=0;t=p;b--){var j=o[t.charAt(b-1)];if(C[b]=0===m?(C[b+1]<<1|1)&j:(C[b+1]<<1|1)&j|(v[b+1]|v[b])<<1|1|v[b+1],C[b]&d){var x=l(m,b-1);if(x<=u){if(u=x,!((c=b-1)>a))break;p=Math.max(1,2*a-c)}}}if(l(m+1,a)>u)break;v=C}return!(c<0)}},"./src/utils/get-attribute.js":function(t){t.exports=function(t,e){var r=t.getAttribute&&t.getAttribute(e)||null;if(!r)for(var n=t.attributes,s=n.length,i=0;i=48&&t<=57}function i(t,e){for(var i=(t+="").length,a=(e+="").length,o=0,l=0;o=i&&l=a?-1:l>=a&&o=i?1:i-a}i.caseInsensitive=i.i=function(t,e){return i((""+t).toLowerCase(),(""+e).toLowerCase())},Object.defineProperties(i,{alphabet:{get:function(){return e},set:function(t){r=[];var s=0;if(e=t)for(;s { + if (categoriesLoaded) { + activateCategory(category); 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+ setTimeout(() => refreshPaginationHandlers(listingId)); + + // Show or hide the no matching message + toggleNoMatchingMessage(list); + }); + } +}; + +window.document.addEventListener("DOMContentLoaded", function (_event) { + // Attach click handlers to categories + const categoryEls = window.document.querySelectorAll( + ".quarto-listing-category .category" + ); + + for (const categoryEl of categoryEls) { + const category = categoryEl.getAttribute("data-category"); + categoryEl.onclick = () => { + activateCategory(category); + setCategoryHash(category); + }; + } + + // Attach a click handler to the category title + // (there should be only one, but since it is a class name, handle N) + const categoryTitleEls = window.document.querySelectorAll( + ".quarto-listing-category-title" + ); + for (const categoryTitleEl of categoryTitleEls) { + categoryTitleEl.onclick = () => { + activateCategory(""); + setCategoryHash(""); + }; + } + + categoriesLoaded = true; +}); + +function toggleNoMatchingMessage(list) { + const selector = `#${list.listContainer.id} .listing-no-matching`; + const noMatchingEl = window.document.querySelector(selector); + if (noMatchingEl) { + if (list.visibleItems.length === 0) { + noMatchingEl.classList.remove("d-none"); + } else { + if (!noMatchingEl.classList.contains("d-none")) { + noMatchingEl.classList.add("d-none"); + } + } + } +} + +function setCategoryHash(category) { + setHash({ category }); +} + +function setPageHash(listingId, page) { + const currentHash = getHash() || {}; + currentHash[getListingPageKey(listingId)] = page; + setHash(currentHash); +} + +function getListingPageKey(listingId) { + return `${listingId}-page`; +} + +function refreshPaginationHandlers(listingId) { + const listingEl = window.document.getElementById(listingId); + const paginationEls = listingEl.querySelectorAll( + ".pagination li.page-item:not(.disabled) .page.page-link" + ); + for (const paginationEl of paginationEls) { + paginationEl.onclick = (sender) => { + setPageHash(listingId, sender.target.getAttribute("data-i")); + showPage(listingId, sender.target.getAttribute("data-i")); + return false; + }; + } +} + +function renderVisibleProgressiveImages(list) { + // Run through the visible items and render any progressive images + for (const item of list.visibleItems) { + const itemEl = item.elm; + if (itemEl) { + const progressiveImgs = itemEl.querySelectorAll( + `img[${kProgressiveAttr}]` + ); + for (const progressiveImg of progressiveImgs) { + const srcValue = progressiveImg.getAttribute(kProgressiveAttr); + if (srcValue) { + progressiveImg.setAttribute("src", srcValue); + } + progressiveImg.removeAttribute(kProgressiveAttr); + } + } + } +} + +function getHash() { + // Hashes are of the form + // #name:value|name1:value1|name2:value2 + const currentUrl = new URL(window.location); + const hashRaw = currentUrl.hash ? currentUrl.hash.slice(1) : undefined; + return parseHash(hashRaw); +} + +const kAnd = "&"; +const kEquals = "="; + +function parseHash(hash) { + if (!hash) { + return undefined; + } + const hasValuesStrs = hash.split(kAnd); + const hashValues = hasValuesStrs + .map((hashValueStr) => { + const vals = hashValueStr.split(kEquals); + if (vals.length === 2) { + return { name: vals[0], value: vals[1] }; + } else { + return undefined; + } + }) + .filter((value) => { + return value !== undefined; + }); + + const hashObj = {}; + hashValues.forEach((hashValue) => { + hashObj[hashValue.name] = decodeURIComponent(hashValue.value); + }); + return hashObj; +} + +function makeHash(obj) { + return Object.keys(obj) + .map((key) => { + return `${key}${kEquals}${obj[key]}`; + }) + .join(kAnd); +} + +function setHash(obj) { + const hash = makeHash(obj); + window.history.pushState(null, null, `#${hash}`); +} + +function showPage(listingId, page) { + const list = window["quarto-listings"][listingId]; + if (list) { + list.show((page - 1) * list.page + 1, list.page); + } +} + +function activateCategory(category) { + // Deactivate existing categories + const activeEls = window.document.querySelectorAll( + ".quarto-listing-category .category.active" + ); + for (const activeEl of activeEls) { + activeEl.classList.remove("active"); + } + + // Activate this category + const categoryEl = window.document.querySelector( + `.quarto-listing-category .category[data-category='${category}'` + ); + if (categoryEl) { + categoryEl.classList.add("active"); + } + + // Filter the listings to this category + filterListingCategory(category); +} + +function filterListingCategory(category) { + const listingIds = Object.keys(window["quarto-listings"]); + for (const listingId of listingIds) { + const list = window["quarto-listings"][listingId]; + if (list) { + if (category === "") { + // resets the filter + list.filter(); + } else { + // filter to this category + list.filter(function (item) { + const itemValues = item.values(); + if (itemValues.categories !== null) { + const categories = itemValues.categories.split(","); + return categories.includes(category); + } else { + return false; + } + }); + } + } + } +} diff --git a/_quarto.yml b/_quarto.yml index 58cee16..330911d 100644 --- a/_quarto.yml +++ b/_quarto.yml @@ -21,5 +21,5 @@ format: css: styles.css # toc: true - - +execute: + freeze: true \ No newline at end of file diff --git a/posts/2018-09-12-how-to-export-fusion-360-files-to-other-file-types/index.qmd b/posts/2018-09-12-how-to-export-fusion-360-files-to-other-file-types/index.qmd index 7a8846b..f8de379 100644 --- a/posts/2018-09-12-how-to-export-fusion-360-files-to-other-file-types/index.qmd +++ b/posts/2018-09-12-how-to-export-fusion-360-files-to-other-file-types/index.qmd @@ -10,7 +10,6 @@ categories: creative_commons: CC BY image: banner.png image-alt: A slide titled "EXPORTING FROM FUSION 360". The slide features the Fusion 360 logo on the left and a cloud icon on the right, with double arrows between them indicating data transfer in both directions. -freeze: auto --- diff --git a/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index.qmd b/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index.qmd index cadcc90..469e000 100644 --- a/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index.qmd +++ b/posts/2021-04-14-iss-eclipse-determination/index.qmd @@ -20,7 +20,7 @@ format: code-tools: true code-fold: false jupyter: julia-1.10 -freeze: auto +freeze: true --- Determining the eclipses a satellite will encounter is a major driving factor when designing a mission in space. Thermal and power budgets have to be made with the fact that a satellite will periodically be in the complete darkness of space where it will receive no solar radiation to power the solar panels and keep the spacecraft from freezing. diff --git a/posts/2021-09-27-continuous-integration-and-systems-engineering/index.qmd b/posts/2021-09-27-continuous-integration-and-systems-engineering/index.qmd index b23607b..59d2e0c 100644 --- a/posts/2021-09-27-continuous-integration-and-systems-engineering/index.qmd +++ b/posts/2021-09-27-continuous-integration-and-systems-engineering/index.qmd @@ -11,7 +11,6 @@ categories: - Code - Python - CI/CD -freeze: auto --- ## The Problem diff --git a/posts/2021-11-27-notes-on-nano/index.qmd b/posts/2021-11-27-notes-on-nano/index.qmd index 83dcd6c..d71f439 100644 --- a/posts/2021-11-27-notes-on-nano/index.qmd +++ b/posts/2021-11-27-notes-on-nano/index.qmd @@ -14,7 +14,6 @@ bibliography: citations.bib creative_commons: CC BY image: banner.jpg image-alt: A blue Nano symbol Ӿ (x with a bar across the midle) superimposed on an abstract background of interconnected lines, resembling a network or web. -freeze: auto --- ## The Current State of Crypto diff --git a/posts/2022-02-14-machine-learning-directed-study-report-1/index.qmd b/posts/2022-02-14-machine-learning-directed-study-report-1/index.qmd index 53a1935..6bb5267 100644 --- a/posts/2022-02-14-machine-learning-directed-study-report-1/index.qmd +++ b/posts/2022-02-14-machine-learning-directed-study-report-1/index.qmd @@ -16,7 +16,6 @@ categories: - Machine Learning image: clusters.svg draft: false -freeze: auto --- ## Gathering Data diff --git a/posts/2022-04-03-machine-learning-directed-study-report-2/index.qmd b/posts/2022-04-03-machine-learning-directed-study-report-2/index.qmd index 960a84a..46f4fd7 100644 --- a/posts/2022-04-03-machine-learning-directed-study-report-2/index.qmd +++ b/posts/2022-04-03-machine-learning-directed-study-report-2/index.qmd @@ -15,7 +15,6 @@ categories: - Machine Learning image: Figures/inertia3d.png draft: false -freeze: auto --- ## Gathering Data diff --git a/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index.qmd b/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index.qmd index 2eaea20..afadcb6 100644 --- a/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index.qmd +++ b/posts/2024-09-25-moon-cannon-prelude/index.qmd @@ -11,7 +11,7 @@ categories: - Space - Math draft: false -freeze: auto +freeze: true image: moon_spirograph.png ---