摘要
تعتمد دقة التنبؤ المتوسط والطويل الأمد لمركبات الفضاء الكبيرة المدارية المنخفضة بشكل رئيسي على عدم اليقين في بيئة الفضاء وتغير التكوين المداري. الطرق التقليدية للتنبؤ محدودة بأخطاء نموذج كثافة الغلاف الجوي وصلاحية معامل السحب، وتفتقر إلى نمذجة دقيقة لمساحة السطح المواجهة للرياح مع تغير التكوين. تقدم هذه الورقة طريقة ذكية للتنبؤ المدار المتوسط والطويل الأمد لمركبات الفضاء الكبيرة المتغيرة الشكل. تُدخل الطريقة مفهوم معامل السحب الزائف، حيث تُوحّد عدم يقين كثافة الغلاف الجوي ومعامل السحب على شكل معلمات متغيرة زمنياً قابلة للتعلم، وتبني إطار تنبؤ يدمج نموذج ديناميكي عالي الدقة مع التعلم من البيانات؛ بالإضافة إلى ذلك، تقدم نموذج تصحيح معامل السحب الزائف لتصوير العلاقة الكمية بين تغير مساحة السطح المواجهة ومعامل السحب الزائف بشكل واضح. أظهرت تجارب المحاكاة مع مركبة فضاء كبيرة متغيرة الشكل في المدار أن طريقة البحث تحقق أخطاء تنبؤ أقل بكثير مقارنة بالطرق التقليدية في سيناريوهات التغير المتعدد، مما يعزز دقة ومرونة التنبؤ المتوسط والطويل الأمد.
关键词
مركبات فضائية كبيرة;التنبؤ المداري;معامل السحب;مساحة السطح المواجهة