Programme de résolution d'équations différentielles avec odeint

Bonjour,

Je ne maitrise pas assez ce module pour trouver le problème à la simple lecture. Est-ce qu'une résolution d'équations différentielles est un prérequis ? Personnellement je partirais sur une approche résolution temporelle avec un schéma d'intégration hyper basique de type Newton. Ci-dessous un exemple (ne faites pas attention à la structure très moyenne du code) :

Code:

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mport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
 
# Constantes
g = 9.81
m = 0.2
v0 = 14
x0 = 0
y0 = 1
a = 10
rho = 1.30
ct = 0.033
cp = 0.080
 
# Surface de référence
A = np.pi * (0.4/2)**2
 
# Paramètres de temps
duree = 15
N = 1000
dt = duree / N
t = np.linspace(0, duree, N)
 
 
def solve():
    ts, xs, ys = list(), list(), list()
    x, y = x0, y0
    vx, vy = v0, 0.0
    for t in np.linspace(0, duree, N):
        if t != 0.0:
            # Calcul de l'accélération
            ax = -0.5 * rho * A * ct * (vx**2 + vy**2) / m
            ay = 0.5 * rho * A * cp * (vx**2 + vy**2) / m - g
            # Integration pour la vitesse
            vx += ax * dt 
            vy += ay * dt
            # Integration pour la position
            x += vx * dt 
            y += vy * dt
        if y <= 0.0:
            break
        # Enregistre
        ts.append(t)
        xs.append(x)
        ys.append(y)
    return ts, xs, ys
 
ts, xs, ys = solve()
 
fig, axes = plt.subplots(2, sharex=True)
 
axes[0].plot(ts, xs)
axes[0].set_ylabel('X (m)')
axes[1].plot(ts, ys)
axes[1].set_ylabel('Y (m)')
 
for ax in axes:
    ax.grid(True)
axes[-1].set_xlabel('Temps (s)')
 
plt.show()

L'idée est de calculer l'accélération à chaque pas de temps, puis d'intégrer la vitesse et ensuite l'accélération.

J