LONDON (IT BOLTWISE) – Die Simulation von einer Million Orbits im Cislunar-Raum durch das Lawrence Livermore National Laboratory bietet neue Einblicke in die Stabilität von Satellitenbahnen. Diese Daten sind entscheidend für die Planung zukünftiger Missionen und die Überwachung des Weltraumverkehrs.
Die Erforschung des Cislunar-Raums, der sich zwischen Erde und Mond erstreckt, ist von entscheidender Bedeutung für die Raumfahrt, wissenschaftliche Fortschritte und die nationale Sicherheit. Die Herausforderung besteht darin, Satelliten und Raumfahrzeuge in stabile Umlaufbahnen zu bringen, was einen erheblichen Rechenaufwand erfordert. Forscher am Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) haben nun eine Million Orbits in diesem Bereich simuliert und die Ergebnisse in einer offenen Datenbank veröffentlicht.
Diese Simulationen wurden durch die Supercomputing-Ressourcen des Labors ermöglicht und bieten wertvolle Daten, die zur Missionsplanung, zur Vorhersage von Bahnänderungen durch kleine Störungen und zur Überwachung des Weltraumverkehrs genutzt werden können. Der Prozess begann mit der Verwendung des Space Situational Awareness Python-Pakets, das eine Vielzahl von Anfangsbedingungen für eine Umlaufbahn berücksichtigt, wie die Elliptizität und Neigung der Bahn sowie die Entfernung zur Erde.
Travis Yeager, Wissenschaftler am LLNL, betonte, dass das Ziel darin bestand, keine Annahmen über die gewünschten Orbittypen zu treffen. Die Simulationen wurden schrittweise durchgeführt, da es sich um ein N-Körper-Problem handelt, das die Erde, den Mond, die Sonne, Strahlungskräfte und das Raumfahrzeug umfasst. Diese komplexen Wechselwirkungen bedeuten, dass es keine exakte Lösung für die Entwicklung des Systems gibt.
Die Forscher berücksichtigten auch die Unterschiede in den Gravitationskräften der Erde und des Mondes. Yeager erklärte, dass die Erde keine Punktquelle ist, sondern eine ungleichmäßige Masseverteilung aufweist. Ohne diese Berücksichtigung wäre eine präzise GPS-Navigation nicht möglich. Um alle eine Million Orbits mit einer Lebensdauer von sechs Jahren zu generieren, benötigten die Forscher 1,6 Millionen CPU-Stunden, was mehr als 182 Jahren auf einem einzelnen Computer entspricht.
Die Simulationen wurden in nur drei Tagen auf den Supercomputern Quartz und Ruby des LLNL durchgeführt. Ein bemerkenswerter Aspekt des verwendeten Codes ist seine Parallelisierbarkeit, die es ermöglicht, Aufgaben über mehrere Knoten zu verteilen. Von den simulierten Orbits blieben 54 % mindestens ein Jahr stabil, während 9,7 % eine Stabilität von sechs Jahren erreichten.
Auch die instabilen Orbits in dieser offenen Datenbank können wertvolle Informationen liefern. Denvir Higgins, ein weiterer Wissenschaftler am LLNL, hob hervor, dass dieses Datenset aus datentechnischer Sicht interessant ist. Mit einer Million Orbits lassen sich umfassende Analysen mit maschinellen Lernanwendungen durchführen, um die Lebensdauer und Stabilität von Orbits vorherzusagen oder Anomalien zu erkennen.
Durch die Analyse der Orbitaldaten könnten Forscher die „verkehrsreichsten Kreuzungen“ identifizieren, also die nützlichsten Positionen für Satelliten zur Überwachung und Steuerung des Verkehrs. Dies könnte besonders nützlich sein, da Länder weiterhin Satelliten ohne weltweite Koordination starten. Das Team plant, einige dieser Fragen selbst zu untersuchen, betont jedoch, dass der öffentlich zugängliche Code und die Daten es anderen ermöglichen, sich ihnen anzuschließen.
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