CN106709079B - 润滑系统仿真方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种润滑系统仿真方法及装置。所述方法包括：利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，按照预置的实验设计算法对润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，在离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型，对响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数，将理想输入参数与理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到润滑系统的仿真结果，实现了减少润滑系统仿真重复量，提高仿真效率的目的。
Description
技术领域
本发明涉及润滑领域，具体地，涉及一种润滑系统仿真方法及装置。
背景技术
机器中做相对运动的零件，例如，发动机的曲轴轴颈与轴承、凸轮轴轴颈与轴承、活塞环与气缸壁、正时齿轮副等之间，会由于相对运动，使零件工作表面迅速磨损，进而增大功率消耗。
在机器中配置润滑系统，通过向作相对运动的零件表面输送润滑剂，可以减小做相对运动的零件表面的摩擦阻力，减轻零件的磨损。例如，在发动机中，润滑系统是其重要组成部分。通过润滑系统的工作，可以对发动机内相对运动的零件表面进行润滑，减小摩擦阻力、降低功率损耗、减轻磨损，延长发动机使用寿命。
为了在机器中配置合理的润滑系统，通常在样机试制之前对设计的润滑系统性能进行仿真，设计人员根据经验判断仿真结果是否达标，在未达标的情况下，根据经验调整润滑系统的设计，重新仿真，直到达标。
但是，通过人工根据经验调整设计，重复仿真来配置润滑系统不仅计算量大，且最后仿真出的结果不一定是理想方案，使得润滑系统仿真过程重复量大、效率低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种润滑系统仿真方法及装置，以实现减少润滑系统仿真重复量、提高仿真效率的目的。
在本发明的一个方面中，提供了一种润滑系统仿真方法。所述方法包括：利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数；按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数；在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型；对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数；将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
可选地，所述按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据包括：按照预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据。
可选地，所述在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型包括：在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的线性模型、二阶模型、或插值模型。
可选地，对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数包括：对所述响应面模型使用预置的序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
可选地，所述润滑系统为发动机的润滑系统。所述润滑系统基础模型通过1D流体系统仿真软件搭建。所述利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流包括：使用1D流体系统仿真优化软件与所述1D流体系统仿真软件，利用通过1D流体系统仿真软件搭建的润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围，联合进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流。
在本发明的另一个方面中，提供了一种润滑系统仿真装置。所述装置包括：第一仿真模块，被配置为利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数。实验计算模块，被配置为按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数。响应面计算模块，被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型。最优解计算模块，被配置为对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。第二仿真模块，被配置为将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
可选地，所述实验计算模块被配置为按照预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据。
可选地，所述响应面计算模块被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的线性模型、二阶模型、或插值模型。
可选地，所述最优解计算模块被配置为对所述响应面模型使用预置的序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
可选地，所述润滑系统为发动机的润滑系统。第一仿真模块被配置为使用1D流体系统仿真优化软件与所述1D流体系统仿真软件，利用通过1D流体系统仿真软件搭建的润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围，联合进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流。
通过上述技术方案，由于利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的离散的样本点数据，在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型，对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数，因此，将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到所述流体系统仿真软件得到的所述润滑系统的仿真结果能够满足目标要求，实现了减少润滑系统仿真重复量，提高仿真效率的目的。
本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一实施例提供的一种润滑系统仿真方法流程示意图。
图2是本发明另一实施例提供的一种润滑系统仿真方法流程示意图。
图3是本发明实施例提供的一种润滑系统仿真装置结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
例如，参见图1，为本发明一实施例提供的一种润滑系统仿真方法流程示意图。如图1所示，该方法可以包括：
S110、利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数。
例如，可以预先收集润滑系统的相关数据，使用流体系统仿真软件搭建出润滑系统基础模型。例如，可以采用目前流行的Flowmaster、GT-SUITE等1D流体系统仿真软件搭建1D润滑系统基础模型。可以使用1D流体系统仿真优化软件，例如，Optimus，利用所述润滑系统基础模型以及润滑元件的输入范围，与所述流体系统仿真软件进行联合仿真，得到润滑系统的工作流。
其中，所述润滑元件的输入参数可以包括：润滑油的油路直径以及长度等输入参数。所述润滑元件的输出参数可以包括：所述润滑元件的润滑油流量、压力、及温度分布等输出参数。
其中，所述不同工况可以指所述润滑系统的外部施加给所述润滑系统的工作环境，例如，对于发动机的润滑系统来说，不同工况可以指发动机在不同转速下，施加给润滑系统的不同环境温度等等。
S120、按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数。
例如，可以使用预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算。
S130、在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型。
例如，所拟合出的响应面模型可以为线性模型、二阶模型、或插值模型、等等。
S140、对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
例如，可以采用序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行计算。
S150、将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
在本实施例中，由于利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的离散的样本点数据，在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型，对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数，因此，将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到所述流体系统仿真软件得到的所述润滑系统的仿真结果能够满足目标要求，实现了减少润滑系统仿真重复量，提高仿真效率的目的。
例如，参见图2，为本发明另一实施例提供的一种润滑系统仿真方法流程示意图。在该实施例中，以发动机的润滑系统为例对本发明实施例进行详细说明。在发动机的润滑系统中，润滑元件主要包括机油泵、机冷器、机滤器、PCJ、增压器、真空泵、燃油泵、HLA、PRV、ADV、主轴承、连杆轴承及凸轮轴轴承等。如图2所示，该方法可以包括：
S200、使用1D流体系统仿真软件搭建发动机的1D润滑系统基础模型。
例如，可以根据发动机的润滑系统的实际数模图，应用1D流体系统仿真软件初步搭建出1D润滑系统基础模型，将润滑系统的机冷器、机滤器、PCJ、增压器等的流阻特性、PRV、ADV等的流阻特性和开启压力、主轴承、连杆轴承及凸轮轴轴承等的流量数据、以及机油特性、油道长度和直径润滑系统的相关数据输入到1D润滑系统基础模型中。
S210、在Optimus仿真优化软件中，输入润滑元件的输入变化范围，与所述1D流体系统仿真软件对所述1D润滑系统基础模型进行联合仿真，得到润滑系统的工作流。
例如，可以在Optimus仿真优化软件中输入机油泵、机冷器、机滤器、PCJ、增压器、真空泵、燃油泵、HLA、PRV、ADV、主轴承、连杆轴承及凸轮轴轴承中的一种或多种润滑元件的输入变化范围，将输入了输入变化范围的润滑元件设为变量，与所述流体系统仿真软件进行联合仿真，得到润滑系统的工作流。例如，可以输入TC入口压力>0.8bar@850rpm或>2.2bar@1600rpm，PCJ流量>3.3L/min@4000rpm，主油道压力>3.3L/min@4000rpm。
S220、在Optimus仿真优化软件中，确定被选择的实验设计算法，以及，确定从工作流输入参数列表中选择出的、待进行实验设计计算的润滑元件的输入参数。
例如可以选择润滑元件的直径和长度，和输出参数，例如，润滑元件的流量、进出口压力、进出口温度等。
S230、在Optimus仿真优化软件中，将被选择的实验设计算法以及待进行实验设计计算的润滑元件的输入参数和输出参数提交DOE计算(实验设计计算)，得到被选择的润滑元件在每个工况下对应的离散的样本点数据，一份样本点数据为输入参数及对应的输出参数的组合。
其中，可以根据实际实验需要，设定输入参数在输入变化范围内采样的最小间隔，从而可以根据实验需要运算相应数量的样本点，执行相应次数的求解计算，得到相应数量的离散的样本点数据。
S240、在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型。
可以理解的是，在DOE计算得出的离散的样本点数据上拟合连续曲面得到响应面模型，也就是建立输入和输出参数之间的函数关系。其中，响应面模型可以涵盖整个变量范围。在计算出响应面模型的同时，可以得到响应面模型的一系列后处理图，如模型散点图Scatter、样本点数据和响应面模型之间的关系、参数贡献图如任意润滑元件的输入参数对被选择的输出参数的贡献度、可信域图如包括各输入参数和输出参数的可行、不可行和可以达到的区域。通过这些后处理图，可以帮助用户了解输入参数与对应的输出参数之间的关系。
S250、对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
可以理解的是，通过所述DOE计算(实验设计计算)和响应面模型，可以帮助用户了解输入参数和对应的输出参数之间的关系。对所述响应面模型使用预置的最优化算法如序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，可以找出任意润滑元件在满足基础方案上的任何一个输出参数的一组或多组最优解。用户可以从中选择理想输入参数与对应的理想输出参数。
S260、将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到1D流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
例如，用户可以将得到的多组最优解均作为理想参数分别输入到1D流体系统仿真软件，分别得到多份仿真结果，从多份仿真结果中判断出最接近最优分析目标的仿真结果，完成仿真计算分析。
再例如，在完成仿真计算的同时，可以出具分析报告。例如，可以在分析报告中提示润滑系统各项指标是否符合规范要求，建议采用的润滑元件的输入参数。一些可能的场景中，根据仿真结果，分析报告可以提示润滑元件采用最接近最优分析目标的理想输入参数，使润滑系统性能达到最优，或者，可以提示对润滑元件的调整，例如，可以提示适当减小机冷器、真空泵连接处的直径到最接近最优分析目标的理想直径。
在本实施例中，使用1D流体系统仿真软件进行发动机的润滑系统的初步分析，而且还使用优化工具进行最优化解，提高了发动机的润滑系统的仿真分析的准确度，可以更好的指导发动机的润滑系统的配置，实现了减少润滑系统仿真重复量、提高仿真效率的目的。
例如，参见图3，为本发明实施例提供的一种润滑系统仿真装置结构示意图。如图3所示，该装置可以包括：
第一仿真模块310，可以被配置为利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数。实验计算模块320，可以被配置为按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数。响应面计算模块330，可以被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型。最优解计算模块340，可以被配置为对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。第二仿真模块350，可以被配置为将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
在本实施例中，由于利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的离散的样本点数据，在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型，对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数，因此，将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到所述流体系统仿真软件得到的所述润滑系统的仿真结果能够满足目标要求，实现了减少润滑系统仿真重复量，提高仿真效率的目的。
一些可能的实施方式中，所述实验计算模块320可以被配置为按照预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据。
一些可能的实施方式中，所述响应面计算模块330可以被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的线性模型、二阶模型、或插值模型。
一些可能的实施方式中，所述最优解计算模块340可以被配置为对所述响应面模型使用预置的序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
一些可能的实施方式中，所述润滑系统为发动机的润滑系统。第一仿真模块310可以被配置为使用1D流体系统仿真优化软件与所述1D流体系统仿真软件，利用通过1D流体系统仿真软件搭建的润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围，联合进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (10)
1.一种润滑系统仿真方法，其特征在于，包括：
利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数；
按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数；
在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型；
对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数；
将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据包括：
按照预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型包括：
在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的线性模型、二阶模型、或插值模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数包括：
对所述响应面模型使用预置的序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述润滑系统为发动机的润滑系统；
所述润滑系统基础模型通过1D流体系统仿真软件搭建；
所述利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流包括：
使用1D流体系统仿真优化软件与所述1D流体系统仿真软件，利用通过1D流体系统仿真软件搭建的润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围，联合进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流。
6.一种润滑系统仿真装置，其特征在于，包括：
第一仿真模块，被配置为利用润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流，所述工作流包括润滑系统的润滑元件在不同工况下分别对应的输入参数及对应的输出参数；
实验计算模块，被配置为按照预置的实验设计算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据，其中，一份样本点数据包括一组输入参数及对应的输出参数；
响应面计算模块，被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的响应面模型；
最优解计算模块，被配置为对所述响应面模型使用预置的最优解算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数；
第二仿真模块，被配置为将所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数输入到流体系统仿真软件，得到所述润滑系统的仿真结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述实验计算模块被配置为按照预置的两层全因子设计算法、三层全因子设计算法、或拉丁超立算法对所述润滑系统的工作流进行实验设计计算，得到所述润滑系统的润滑元件在每个工况下对应的多份离散的样本点数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述响应面计算模块被配置为在所述离散的样本点数据的基础上拟合连续曲面，得到反应所述润滑元件的输入参数与输出参数之间函数关系的线性模型、二阶模型、或插值模型。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述最优解计算模块被配置为对所述响应面模型使用预置的序列二次规划算法或者基于遗传算法的全局优化算法进行最优解求解计算，得到所述润滑元件的理想输入参数与对应的理想输出参数。
10.根据权利要求6-9任一项所述的装置，其特征在于，所述润滑系统为发动机的润滑系统；
第一仿真模块被配置为使用1D流体系统仿真优化软件与所述1D流体系统仿真软件，利用通过1D流体系统仿真软件搭建的润滑系统基础模型以及润滑元件的输入变化范围，联合进行流体系统仿真，得到润滑系统的工作流。
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