Die mittelfristige und langfristige Bahnvoraussagegenauigkeit von großen Raumfahrzeugen in niedrigen Erdumlaufbahnen wird hauptsächlich durch die Unsicherheit der Weltraumumgebung und Veränderungen in der orbitalen Konfiguration beeinflusst. Traditionelle Vorhersagemethoden sind durch Fehler in Atmosphärendichtemodellen und die Anwendbarkeit des Widerstandskoeffizienten eingeschränkt und verfügen nicht über eine detaillierte Modellierung der windzugewandten Fläche bei Konfigurationsänderungen. Dieser Artikel schlägt eine intelligente Methode zur mittelfristigen und langfristigen Bahnvoraussage für große formveränderliche Raumfahrzeuge vor. Die Methode führt das Konzept des Pseudo-Widerstandskoeffizienten ein, modelliert die Unsicherheiten von Atmosphärendichte und Widerstandskoeffizient als einen erlernbaren zeitlich veränderlichen Parameter und entwickelt einen Prognoserahmen, der ein hochpräzises dynamisches Modell mit datengetriebenen Ansätzen kombiniert; ferner wird ein Korrekturmodell für den Pseudo-Widerstandskoeffizienten vorgestellt, das die quantitative Beziehung zwischen der Änderung der windzugewandten Fläche und dem Pseudo-Widerstandskoeffizienten explizit beschreibt. Simulationsexperimente mit einem großen formveränderlichen Raumfahrzeug im Orbit zeigen, dass in mehrfachen Verformungsszenarien die vorgeschlagene Methode die Bahnvorhersagefehler signifikant unter traditionelle Methoden senkt und die Genauigkeit sowie Anpassungsfähigkeit der mittelfristigen und langfristigen Vorhersage effektiv verbessert.

große Raumfahrzeuge;Bahnvorhersage;Widerstandskoeffizient;windzugewandte Fläche