Magellan est une sonde spatiale interplanétaire américaine lancée en 1989 qui a réalisé la première carte détaillée de la surface de Vénus. Pour parvenir à percer la couche épaisse de nuages qui entoure la planète, la sonde a mis en œuvre un radar à synthèse d'ouverture. Au cours de sa mission, la sonde a également mesuré le champ gravitationnel de la planète.
Le projet Magellan résulte de la résurrection d'un premier projet, baptisé VOIR, arrêté pour des raisons budgétaires. Pour pouvoir développer Magellan, la NASA dut sacrifier tous les instruments autres que le radar et réutiliser de nombreux composants développés dans le cadre d'autres missions. La mission fut une réussite totale et s'acheva le . La sonde porte le nom du navigateur et explorateur portugais Fernand de Magellan.
Exploration de Vénus
La planète Vénus a été avant les explorations spatiales qualifiée de planète sœur de la Terre, avec un diamètre, une masse et une densité similaires, mais cachée par sa couverture nuageuse qui fait pratiquement obstacle à toute observation par des télescopes optiques. À partir de 1962, les sondes américaines puis russes (programme Venera) montrent une planète où la température au sol avoisine les 450°C dans une atmosphère de gaz carbonique. Les deux sondes russes et l'américaine Pioneer Venus Orbiter, placées en orbite autour de Vénus en 1978 n'ont pu cartographier son relief.
thumb|upright=0.7|La sonde Magellan peu avant son lancement.
Au début des années 1970, deux équipes de la NASA se mettent à étudier une mission de cartographie de Vénus utilisant un radar : l'équipe du Centre de recherche spatiale Ames propose un engin basé sur la sonde Pioneer Venus que le centre est en train de mettre au point tandis que le JPL propose de développer une nouvelle sonde spatiale baptisée VOIR (Venus Orbiting Imaging Radar) dotée d'un radar utilisant soit une antenne parabolique similaire à celles montées sur les sondes Voyager et Pioneer soit une antenne réseau à commande de phase.
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vignette|Lancement du Saturn V, lanceur du programme Apollo, projet emblématique de la NASA. La National Aeronautics and Space Administration (en français : « Administration nationale de l'aéronautique et de l'espace »), plus connue sous son acronyme NASA, est l'agence fédérale responsable de la majeure partie du programme spatial civil des États-Unis. La recherche aéronautique relève également du domaine de la NASA. Depuis sa création le , la NASA joue mondialement un rôle dominant dans le domaine du vol spatial habité, de l'exploration du Système solaire et de la recherche spatiale.
Galileo was an American robotic space probe that studied the planet Jupiter and its moons, as well as the asteroids Gaspra and Ida. Named after the Italian astronomer Galileo Galilei, it consisted of an orbiter and an entry probe. It was delivered into Earth orbit on October 18, 1989, by , during STS-34. Galileo arrived at Jupiter on December 7, 1995, after gravitational assist flybys of Venus and Earth, and became the first spacecraft to orbit an outer planet.
Venus Express est une mission spatiale d'exploration du système solaire de l'Agence spatiale européenne (ESA) ayant pour objectif l'étude de la planète Vénus. La sonde spatiale Venus Express lancée en s'est placée en sur une orbite très allongée de 24 heures autour de la planète. Elle a alors commencé à collecter des données détaillées sur sa structure, sa chimie et la dynamique de son atmosphère.
The main objective of the course is to learn to apply the fundamentals of space system engineering & design. The course introduces the various phases, systems, & subsystems involved in the design of s
Learn the concepts used in the design of space missions, manned or unmanned, and operations, based on the professional experience of the lecturer.
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Explore la préparation, le décollage et les activités en orbite de l'équipage de la navette spatiale.
Couvre les effets des brûlures sur le mouvement relatif dans les missions spatiales, en mettant l'accent sur les brûlures posigrades et rétrogrades.
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Limited availability of representative time-to-failure (TTF) trajectories either limits the performance of deep learning (DL)-based approaches on remaining useful life (RUL) prediction in practice or even precludes their application. Generating synthetic d ...
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