將本文提出的SJTR方法擴展到其他類型的航天器軌跡重規劃問題，如月球著陸器或深空探測器，可以考慮以下幾個步驟：
調整動力學模型：不同的航天器在不同的環境中運行，必須根據其特定的動力學特性和環境條件（如重力、氣氛等）調整動力學模型。例如，月球著陸器的重力較小，且無大氣阻力，這需要在模型中進行相應的修改。
定制化的目標軌道重決策原則：根據不同任務的需求，設計特定的目標軌道重決策原則。例如，對於月球著陸器，可能需要考慮著陸點的安全性和精確性，而對於深空探測器，則可能更關注於能量效率和任務持續時間。
擴展學習基於的暖啟動策略：利用針對不同航天器的歷史數據訓練深度神經網絡，建立故障情況與最佳重規劃策略之間的映射，從而提高不同任務的重規劃效率。
多任務協同優化：在多個航天器之間進行協同優化，考慮它們之間的相互影響和資源共享，這樣可以提高整體任務的成功率和效率。
通過這些步驟，可以有效地將SJTR方法擴展到其他類型的航天器軌跡重規劃問題，從而提高其在各種任務中的應用潛力和可靠性。