Warum starteten die letzten sechs TDRS-Satelliten bei einer Neigung von ~7° in einem Abwärtstrend, der scheinbar von Null "abgestoßen" wird und ohne Kreuzung zurückprallt?

Die jüngsten sechs TDRS-Satelliten (8 bis 13) wurden in Orbits mit moderater Neigung von etwa 7° eingesetzt, und in allen Fällen nahm ihre Neigung sofort mit Raten von etwa +/-1 oder +/-0,5 Grad pro Jahr ab.

Ich bin sowohl auf die zugrunde liegende Orbitalmechanik als auch auf das Missionsdesign gespannt, das hier vor sich geht.

Fragen:

1. Warum wurde die Entscheidung getroffen, die TDRS 8 bis 13 mit einer Neigung von etwa 7° anzubringen?
2. Warum driften sie immer nach unten in Richtung Nullneigung, und diejenigen, die dort ankommen, scheinen von Null "abgestoßen" zu werden, und anstatt Null zu überqueren, werden sie langsamer, halten bei einer kleinen, aber endlichen positiven Neigung an und starten dann wieder hoch.$\text{d} i / \text{d} t$scheint in der Nähe des Minimums parabolisch zu sein, ansonsten aber linear !
3. Warum ändert sich die Neigung der letzten drei TDRS-Satelliten um die Hälfte der Rate für die ersten drei? (~0,5 Grad/Jahr vs. 1 Grad/Jahr für die ersten drei)

Verwandte und möglicherweise hilfreiche Antworten:

• Warum haben die geostationären TDRS-Satelliten diese Neigungsverteilung? (Diskussion unter der Antwort von @Eviatar.E hat diese Frage inspiriert)
• Warum entwickelt sich die Neigung von TDRS 1 so anders als die aller anderen ab 1995? (@Puffins ausgezeichnete Antwort ist auch hier der Anfang einer Antwort!)
• Was ist die Methode hinter dieser TDRS-Triplett-Neigung „Wahnsinn“?
• Wie kann ich diese TDRS-Satellitenneigungen „entprellen“? (Nulldurchgänge rekonstruieren) (keine Antwort, sollte vielleicht schnell beantwortet und/oder geschlossen werden?

Die sechs TDRS-Satelliten (8 bis 13) sind26388, 27389, 27566, 39070, 39504, 42915

Die Daten stammen aus der folgenden Abfrage in Space-Track.org:

https://www.space-track.org/basicspacedata/query/class/gp_history/NORAD_CAT_ID/26388,27389,27566,39070,39504,42915/orderby/TLE_LINE1 DESC/EPOCH/2000-01-01--2022-01-01/format/tle

Skript zum Plotten:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

fname = 'TDRS TLEs for inclination.txt'

with open(fname, 'r') as infile:
    TLEs = np.array(infile.readlines()).reshape(-1, 2)

print('TLEs.shape: ', TLEs.shape)

satdict_unsorted = dict()

for L1, L2 in TLEs:
    satid = int(L1[2:7])
    year = 2000 + int(L1[18:20])
    decimal_days = float(L1[20:32])
    # https://stackoverflow.com/a/34910712/3904031
    datetim = datetime(year, 1, 1) + timedelta(decimal_days - 1)
    seconds_since_epoch = (datetim - datetime(1970, 1, 1)).total_seconds()
    decimal_year = 1970. + seconds_since_epoch / (365.2564 * 24 * 3600)
    inc = float(L2[8:16])
    raan = float(L2[17:25])
    ecc = float('.' + L2[26:33])
    n = float(L2[52:63])
    T = 24 * 3600 / n
    info = [year, decimal_days, seconds_since_epoch, decimal_year,
            inc, raan, ecc, T, n]
    try:
        satdict_unsorted[satid].append(info)
    except:
        satdict_unsorted[satid] = [info]

satdict = dict()
for key, thing in satdict_unsorted.items():
    thing.sort(key=lambda x: x[2])
    print('len(thing): ', len(thing))
    print('len(thing[1]): ', len(thing[1]))
    satdict[key] = np.array(list(zip(*thing)))

if True:
    fig, (ax1, ax2, ax3, ax4) = plt.subplots(4, 1)
    names = 'inc (deg)', 'RAAN (deg)', 'Ecc', 'T (sec)'
    T_siderial = 23 * 3600 + 56 * 60 + 4.09
    for key, thing in satdict.items():
        years, inc, raan, ecc, T, n = thing[3:9]
        ax1.plot(years, inc, label=str(key))
        ax1.set_ylabel('inc (deg)')
        ax2.plot(years, raan, label=str(key))
        ax2.set_ylabel('RAAN (deg)')
        ax3.plot(years, ecc, label=str(key))
        ax3.set_ylabel('Ecc')
        # implement a crude rolling median removing TLEs too close together
        d_t = years[1:] - years[:-1]
        d_inc = inc[1:] - inc[:-1]
        keep = d_t > 100. / 3600 / 365.2564 # years
        dinc_dt = d_inc[keep] / d_t[keep]
        yearz = years[:-1][keep] # fudge
        N = 20
        rolling = [np.median(dinc_dt[i:i+N]) for i in range(len(dinc_dt)-N)]
        ax4.plot(yearz[10:-10], rolling)
        ax4.set_ylabel('d inc/dt (deg/year)')
    ax1.legend()
    ax2.legend()
    ax1.set_ylim(0, 10)
    ax3.set_yscale('log')
    ax4.set_ylim(-1.2, 1.2)
    ax4.plot(ax4.get_xlim(), [0, 0], '-k')
    fig.suptitle('TDRS')
    plt.show()