因此，DARPA 想要一种可重复使用的航天飞机。我是说，谁不想要呢？几十年来，航天专家一直试图设计一种快速周转、可重复使用的发射系统。然而，到目前为止，还没有人成功过。“当今确实没有一种飞行器能完全做到他们要求的那样，”太空基金会研究和分析总监 Micah Walter-Range 告诉《大众科学》。“你当然可以将其与现有飞行器进行比较，但这似乎是一个新的类别。”
设想中的梦想是这样的：我们虚构的火箭将以高超音速起飞。一旦达到预定高度，它就会释放出任何可能存在的上面级（和有效载荷）。然后，它将掉头返回地球，并轻轻地降落在某个地方，工程师们可以将其取回、打磨一番，然后重新放回发射架上。理论上，可重复使用的火箭应该能大幅降低发射成本，从而为学生和初创公司等更多群体打开太空之门，并减轻 NASA 的财政负担。
这就像拥有了一架用于进入太空的喷气式客机。装载、卸载，然后重复。
最近，有几个不同的团队一直在朝着这个目标努力。上周，美国国防部高级研究计划局（DARPA）宣布已向三个团队授予合同，让他们为这样一架可重复使用的小型卫星穿梭机设计初步方案。其中一个团队由波音公司领导，与蓝色起源公司合作；由马斯腾空间系统公司领导的另一个团队与 XCOR 航空航天公司合作；最后一个团队是诺斯罗普·格鲁曼公司，与维珍银河公司合作。与此同时，SpaceX 昨天宣布，它已成功完成了使其猎鹰 9 号火箭可重复使用的测试。
“当今确实没有一种飞行器能完全做到他们要求的那样。”
DARPA 将其该项目版本称为“实验性航天飞机 1”，简称 XS-1。该机构对 XS-1 的要求非常独特。该飞行器应以每次低于 500 万美元的成本，将 3000 磅至 5000 磅的无人有效载荷送入近地轨道。整个发射过程也需要简化：DARPA 希望在 10 天内完成 10 次发射。
首先，人类从未制造过可重复使用的火箭发射器。可重复使用的载客航天器，例如维珍银河公司正在开发的飞行器，旨在达到亚轨道高度，而不是近地轨道。NASA 的航天飞机是可重复使用的，但在每次飞行之间需要数天的翻新。即使在今天的一次性卫星发射器中，也没有一个能达到实验性航天飞机 1 的载荷能力或价格。例如，轨道科学公司的 Pegasus XL 只能携带 1000 磅的载荷，一次近地轨道飞行成本估计为 3000 万至 4000 万美元。SpaceX（目前不可重复使用的）猎鹰 9 号可携带约 20000 磅的载荷，每次飞行成本为 5400 万美元。
更便宜的发射意味着更多的人可以向太空发送更多的东西。DARPA 希望 XS-1 一旦投入使用，将服务于那些建造小型、经济实惠的立方体卫星的学生和初创公司，佐治亚理工学院航空航天工程学教授 Alan Wilhite 说道，他此前曾在 NASA 从事可重复使用的航天飞机工作。
“这是一个 DARPA 式的难题。”
此外，能够快速发射的飞行器可能对军事目标有所帮助。“比如说，你正在计划一次突袭，寻找下一个奥萨马·本·拉登，之类的事情，而由于时机的原因，你并没有一颗卫星处于正确的位置，”Walter-Range 说。“你有一个小型卫星在地面上，而你只需要明天就把它送上去。”
目前，这样的飞行需要提前数年安排。然而，有了 XS-1 更频繁的飞行计划，“你只需要把下一个有效载荷推迟，把你的卫星装上去，然后就出发了，”Wilhite 说。
那么，为什么以前没有人能够制造出 XS-1 呢？不同的专家提出了不同的原因。Wilhite，在 20 世纪 80 年代领导 NASA 兰利研究中心的飞行器分析部门，他指出了一些当时不存在的技术，例如高超音速飞行器。让一个刚刚被火箭送入太空边缘的飞行器再次返回——而且是轻轻地！没有会使火箭无法使用的坠毁——是另一个棘手的问题。
佐治亚理工学院的另一位航空航天工程师 Mitchell Walker 认为，XS-1 最严峻的挑战将发生在它连续飞行之间。一旦其可重复使用的第一级着陆，工程师们必须确保它在 24 小时内就能再次投入使用。“任何人都可以修好发动机，”Walker 说。“问题是，你能否确信将你下一个价值数百万美元的资产放在上面是安全的？”
正是由于每次飞行之间进行大量的安全测试和翻新，所以航天飞机无法满足 DARPA “10 天内完成 10 次飞行”的要求。测试也极大地增加了航天飞机的成本。
当然，航天飞机搭载的是宇航员，这比任何价值数百万美元的 NASA 项目都要宝贵。XS-1 不仅将携带无人卫星，其 5000 磅的载荷限制意味着这些卫星将是小型且可能不太昂贵的。这里没有詹姆斯·韦伯太空望远镜。因此，如果能实现更便宜、更频繁的飞行，XS-1 的客户可能会满足于更少、更短的安全检查。
从工程角度来看，XS-1 需要平衡许多变量。“这是一个非常有趣的问题，因为它有很多动力学因素。你要运往何处？你要运什么？”Walker 说。“这是一个 DARPA 式的难题。”
