本發(fā)明涉及液壓系統(tǒng)，具體涉及一種液壓與熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑計(jì)算模型及優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、液壓系統(tǒng)和熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑技術(shù)廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備、汽車、航空航天及工業(yè)制造等領(lǐng)域，特別是在高負(fù)荷、高溫、高速運(yùn)行的環(huán)境中，潤(rùn)滑系統(tǒng)的作用至關(guān)重要。傳統(tǒng)的潤(rùn)滑模型大多集中于宏觀層面的流體動(dòng)力學(xué)分析，未能充分考慮納米尺度及介觀尺度的潤(rùn)滑行為，也未能有效地耦合熱、摩擦、流體動(dòng)力學(xué)等多種物理現(xiàn)象。這導(dǎo)致現(xiàn)有潤(rùn)滑系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜工況時(shí)，無(wú)法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潤(rùn)滑性能，進(jìn)而影響機(jī)械系統(tǒng)的效率與可靠性，尤其是在極端工況下，潤(rùn)滑效果往往不穩(wěn)定，造成設(shè)備的過(guò)度磨損、能量損失及故障。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，傳統(tǒng)的液壓與熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑模型大多存在以下缺陷，許多現(xiàn)有模型只考慮宏觀層面的流體動(dòng)力學(xué)和熱管理，忽視了納米級(jí)潤(rùn)滑行為及其對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能的影響，從而導(dǎo)致潤(rùn)滑效果預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性不足，傳統(tǒng)模型大多基于單一物理場(chǎng)的分析方法，未能有效地耦合多種物理場(chǎng)（如摩擦、流體動(dòng)力學(xué)、熱傳導(dǎo)等），缺乏系統(tǒng)性的整體優(yōu)化，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法大多依賴于靜態(tài)的數(shù)學(xué)模型和經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，難以應(yīng)對(duì)實(shí)際工況下的動(dòng)態(tài)變化，且無(wú)法實(shí)現(xiàn)智能化、自動(dòng)化的實(shí)時(shí)調(diào)整和反饋。因此，我們提供一種液壓與熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑計(jì)算模型及優(yōu)化方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點(diǎn)，本發(fā)明的第一目的在于提供一種液壓與熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑計(jì)算模型及優(yōu)化方法，解決上述背景技術(shù)中的問(wèn)題，

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下技術(shù)方案：

3、一種液壓與熱流體動(dòng)力潤(rùn)滑計(jì)算模型及優(yōu)化方法，包括以下步驟：

4、s1、多尺度非均質(zhì)系統(tǒng)建模；

5、s2、熱－摩擦-粘性協(xié)同效應(yīng)建模；

6、s3、動(dòng)態(tài)邊界潤(rùn)滑與潤(rùn)滑劑行為預(yù)測(cè)；

7、s4、可逆熱流體學(xué)分析；

8、s5、高度耦合的多領(lǐng)域協(xié)同優(yōu)化；

9、s6、拓?fù)鋭?dòng)力學(xué)優(yōu)化；

10、s7、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與調(diào)控；

11、s8、創(chuàng)成式實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與模型改進(jìn)。

12、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s1、多尺度非均質(zhì)系統(tǒng)建模中：

13、s1.1、利用lammps分子動(dòng)力學(xué)模擬軟件，選取典型的聚α-烯烴潤(rùn)滑劑分子和金屬鋼表面材料的具體原子結(jié)構(gòu)模型，通過(guò)在原子尺度上施加剪切應(yīng)力，觀察潤(rùn)滑劑分子的排列、滑移和斷裂行為，精確捕捉微觀作用力，范德華力和氫鍵的變化，模擬溫度控制在實(shí)際工作條件下（300k至500k）；

14、s1.2、采用格子boltzmann方法模擬潤(rùn)滑膜在微米尺度下的動(dòng)態(tài)變化，構(gòu)建具有實(shí)際幾何尺寸（100μm?×?100μm?×?10μm）的二維或三維格子模型，設(shè)定邊界條件以模擬真實(shí)工況下的壓力和速度分布，通過(guò)引入多相流體模型，研究潤(rùn)滑膜厚度隨時(shí)間的演變，分析潤(rùn)滑劑在不同剪切速率和溫度下的膜穩(wěn)定性；

15、s1.3、結(jié)合計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)和ansys有限元分析工具，構(gòu)建宏觀流體場(chǎng)與固體結(jié)構(gòu)場(chǎng)的聯(lián)合模型，設(shè)定流體入口速度、壓力邊界條件以及固體材料的彈性模量和屈服強(qiáng)度，模擬潤(rùn)滑系統(tǒng)在實(shí)際工作載荷下的響應(yīng)，通過(guò)無(wú)縫耦合兩種仿真方法；

16、s1.4、選取含有微孔隙（孔徑為10-100納米）和顆粒增強(qiáng)結(jié)構(gòu)（碳納米管）的潤(rùn)滑材料，使用有限元方法分析其在動(dòng)態(tài)潤(rùn)滑條件下的應(yīng)力分布和變形特性，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)定材料的力學(xué)性能參數(shù)（如楊氏模量、泊松比和斷裂韌性），并在模擬中應(yīng)用這些數(shù)據(jù)，評(píng)估材料在高應(yīng)力和高溫環(huán)境下的穩(wěn)定性和耐久性。

17、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s2、熱－摩擦-粘性協(xié)同效應(yīng)建模中：

18、s2.1、基于有限元分析建立摩擦熱積累模型，選擇合適的熱傳導(dǎo)方程和摩擦功轉(zhuǎn)化為熱能的參數(shù)，模擬局部區(qū)域（接觸面）的溫升情況，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)量不同壓力和速度條件下的摩擦系數(shù)校準(zhǔn)模型參數(shù)；

19、s2.2、采用carreau非牛頓流體模型描述潤(rùn)滑劑在高剪切速率下的粘度變化，結(jié)合流體動(dòng)力學(xué)模擬，研究不同剪切速率對(duì)潤(rùn)滑膜厚度和穩(wěn)定性的影響，通過(guò)流變學(xué)實(shí)驗(yàn)（旋轉(zhuǎn)黏度計(jì)）獲取潤(rùn)滑劑在不同剪切速率下的粘度數(shù)據(jù)，應(yīng)用于數(shù)值模型中；

20、s2.3、構(gòu)建潤(rùn)滑劑在高溫條件下的化學(xué)降解模型，考慮氧化、聚合和裂解反應(yīng)，利用熱重分析和傅里葉變換紅外光譜等實(shí)驗(yàn)技術(shù)，獲取潤(rùn)滑劑在不同溫度下的化學(xué)變化數(shù)據(jù)，輸入模型進(jìn)行模擬，預(yù)測(cè)潤(rùn)滑劑在長(zhǎng)期運(yùn)行中的性能衰減；

21、s2.4、通過(guò)優(yōu)化冷卻路徑設(shè)計(jì)，利用cfd模擬關(guān)鍵部位（軸承和齒輪）的溫度分布，設(shè)定水冷冷卻介質(zhì)的流量和溫度，調(diào)整冷卻路徑幾何形狀，最小化關(guān)鍵部位的溫升，結(jié)合熱電偶監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)測(cè)量驗(yàn)證優(yōu)化設(shè)計(jì)的有效性。

22、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s3、動(dòng)態(tài)邊界潤(rùn)滑與潤(rùn)滑劑行為預(yù)測(cè)中：

23、s3.1、模擬響應(yīng)型潤(rùn)滑劑在不同壓力和溫度條件下的黏度和表面附著性能變化，選擇具備智能響應(yīng)特性的溫敏性聚合物潤(rùn)滑劑材料通過(guò)分子動(dòng)力學(xué)模擬分析其分子結(jié)構(gòu)在不同刺激下的行為變化，預(yù)測(cè)潤(rùn)滑性能的動(dòng)態(tài)響應(yīng)；

24、s3.2、采用變形邊界理論，模擬高動(dòng)態(tài)沖擊條件下潤(rùn)滑劑的流動(dòng)與膜厚變化，構(gòu)建動(dòng)態(tài)邊界條件沖擊載荷和瞬時(shí)速度變化，利用cfd和fem聯(lián)合仿真潤(rùn)滑膜在極端條件下的響應(yīng)評(píng)估其穩(wěn)定性和抗沖擊能力；

25、s3.3、應(yīng)用密度泛函理論計(jì)算潤(rùn)滑劑分子與金屬表面之間的相互作用能和結(jié)合模式，選擇銅金屬材料和潤(rùn)滑劑分子，通過(guò)dft模擬不同表面修飾和潤(rùn)滑劑分子排列方式，揭示分子層面的潤(rùn)滑機(jī)制；

26、s3.4、模擬二氧化硅納米顆粒在潤(rùn)滑劑中的均勻分布情況，評(píng)估其對(duì)潤(rùn)滑性能的提升效果，通過(guò)多相流體模型，研究納米添加劑在不同剪切條件下的分散穩(wěn)定性，優(yōu)化添加劑的粒徑和濃度，以實(shí)現(xiàn)最佳潤(rùn)滑效果。

27、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s4、可逆熱流體學(xué)分析中：

28、s4.1、建立摩擦熱的二次利用模型，選擇熱交換器回收裝置模擬局部熱源（軸承區(qū)域）的熱能轉(zhuǎn)移和再利用過(guò)程，利用熱流體動(dòng)力學(xué)模擬評(píng)估回收效率，優(yōu)化熱回收路徑和設(shè)備參數(shù)；

29、s4.2、研究低溫差傳熱設(shè)計(jì)，通過(guò)優(yōu)化傳熱介質(zhì)流動(dòng)路徑和熱交換器結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)可逆熱傳導(dǎo)，采用遺傳算法調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)，最小化熱損失；

30、s4.3、應(yīng)用耗散結(jié)構(gòu)理論分析潤(rùn)滑系統(tǒng)中非必要的能量耗散過(guò)程，通過(guò)識(shí)別和量化系統(tǒng)中的能量損失源（流體粘性耗散和熱傳導(dǎo)損失），改善流體流動(dòng)路徑和增強(qiáng)熱絕緣實(shí)現(xiàn)能量耗散的最小化；

31、s4.4、設(shè)計(jì)自循環(huán)流體冷卻路徑，利用流體自身的循環(huán)動(dòng)能和熱傳導(dǎo)特性，優(yōu)化摩擦熱的散逸，通過(guò)cfd模擬優(yōu)化冷卻路徑的幾何形狀和流體流速，確保關(guān)鍵部位的溫度控制在安全范圍內(nèi)。

32、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s5、高度耦合的多領(lǐng)域協(xié)同優(yōu)化中：

33、s5.1、構(gòu)建涵蓋潤(rùn)滑性能、熱穩(wěn)定性和壓力平衡的復(fù)合目標(biāo)函數(shù)，結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化方法（加權(quán)和法），設(shè)定各目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，通過(guò)參數(shù)掃描和靈敏度分析，確保優(yōu)化過(guò)程中各項(xiàng)性能指標(biāo)的平衡與協(xié)調(diào)；

34、s5.2、利用mpi分布式計(jì)算技術(shù)加速?gòu)?fù)雜模型的多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程，將潤(rùn)滑系統(tǒng)的不同子模型（流體動(dòng)力學(xué)、熱傳導(dǎo)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)）分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)并行處理，提高優(yōu)化效率和計(jì)算精度，縮短優(yōu)化周期；

35、s5.3、建立基于傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，收集潤(rùn)滑系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)（溫度、壓力和流速），通過(guò)pid控制算法實(shí)時(shí)調(diào)整優(yōu)化參數(shù)（潤(rùn)滑劑流量和冷卻介質(zhì)溫度）實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)控和自適應(yīng)優(yōu)化；

36、s5.4、通過(guò)蒙特卡洛模擬，分析優(yōu)化模型在參數(shù)不確定性下的魯棒性，設(shè)定各優(yōu)化參數(shù)的概率分布，進(jìn)行大量隨機(jī)采樣和仿真，評(píng)估系統(tǒng)性能在不同不確定性條件下的變化趨勢(shì)。

37、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s6、拓?fù)鋭?dòng)力學(xué)優(yōu)化中：

38、s6.1、研究潤(rùn)滑膜在動(dòng)態(tài)負(fù)載下的拓?fù)渥兓?guī)律，選取不同負(fù)載條件（周期性加載和沖擊載荷），通過(guò)有限元分析和simp拓?fù)鋬?yōu)化算法，模擬潤(rùn)滑膜的形態(tài)演變，識(shí)別關(guān)鍵區(qū)域的結(jié)構(gòu)變化和應(yīng)力集中點(diǎn)；

39、s6.2、優(yōu)化潤(rùn)滑膜的厚度分布和幾何形狀，通過(guò)拓?fù)鋬?yōu)化工具（ansys?topologyoptimization）設(shè)計(jì)出能夠有效分散和緩解局部應(yīng)力集中的潤(rùn)滑膜結(jié)構(gòu)，結(jié)合數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)實(shí)驗(yàn)應(yīng)力測(cè)試，驗(yàn)證設(shè)計(jì)的應(yīng)力緩解效果，確保潤(rùn)滑膜在高應(yīng)力環(huán)境下的穩(wěn)定性；

40、s6.3、設(shè)計(jì)基于壓力動(dòng)態(tài)變化自動(dòng)調(diào)整的潤(rùn)滑路徑拓?fù)淠Ｐ?，利用流體力學(xué)模擬和智能控制算法，確保潤(rùn)滑劑在不同壓力條件下能夠智能分流至需要的區(qū)域，通過(guò)實(shí)驗(yàn)流體測(cè)試（流體路徑可視化和粒子圖像測(cè)速），驗(yàn)證智能分流系統(tǒng)的響應(yīng)速度和分流效率；

41、s6.4、運(yùn)用圖論方法優(yōu)化潤(rùn)滑路徑的分布效率，構(gòu)建潤(rùn)滑系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型，利用最短路徑算法或最大流最小割理論，優(yōu)化潤(rùn)滑劑的分配路徑，通過(guò)模擬和實(shí)驗(yàn)測(cè)試，驗(yàn)證優(yōu)化后的路徑網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際運(yùn)行中的性能提升。

42、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s7、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與調(diào)控中：

43、s7.1、利用卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代復(fù)雜的數(shù)值計(jì)算過(guò)程，構(gòu)建快速預(yù)測(cè)潤(rùn)滑系統(tǒng)行為的模型，通過(guò)大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)或?qū)嶒?yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，顯著加速模型仿真速度，同時(shí)保持較高的預(yù)測(cè)精度，適用于實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景；

44、s7.2、收集潤(rùn)滑系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)如溫度、壓力、流速和磨損率），采用多元回歸分析或支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，建立潤(rùn)滑性能隨運(yùn)行條件變化的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)交叉驗(yàn)證和性能評(píng)估，確保模型的預(yù)測(cè)能力和泛化性能，為系統(tǒng)維護(hù)和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持；

45、s7.3、應(yīng)用q-learning強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在動(dòng)態(tài)條件下實(shí)時(shí)優(yōu)化潤(rùn)滑參數(shù)（潤(rùn)滑劑流量和溫度），構(gòu)建潤(rùn)滑系統(tǒng)的環(huán)境模型，定義獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（潤(rùn)滑效率和能耗），通過(guò)智能體的不斷學(xué)習(xí)和探索，實(shí)現(xiàn)潤(rùn)滑參數(shù)的自適應(yīng)優(yōu)化；

46、s7.4、設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自適應(yīng)控制算法利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（傳感器監(jiān)測(cè)的溫度和壓力）動(dòng)態(tài)調(diào)整潤(rùn)滑系統(tǒng)的操作參數(shù)，采用在線學(xué)習(xí)和模型更新技術(shù)，使控制策略能夠隨著系統(tǒng)狀態(tài)的變化而自我調(diào)整，確保在不同工況下的穩(wěn)定運(yùn)行和高效潤(rùn)滑。

47、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s8、創(chuàng)成式實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與模型改進(jìn)中：

48、s8.1、利用數(shù)字孿生技術(shù)，建立潤(rùn)滑系統(tǒng)的虛擬實(shí)驗(yàn)環(huán)境，通過(guò)集成實(shí)際系統(tǒng)的幾何、材料和運(yùn)行參數(shù)，創(chuàng)建高精度的數(shù)字模型，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步和動(dòng)態(tài)仿真，利用虛擬平臺(tái)進(jìn)行多種工況下的模擬測(cè)試，預(yù)測(cè)系統(tǒng)行為和性能，為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)；

49、s8.2、采用反演方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反推出優(yōu)化模型中的關(guān)鍵參數(shù)（摩擦系數(shù)和熱傳導(dǎo)系數(shù)），設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案（不同負(fù)載和速度條件下的測(cè)試），采集實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，與模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，調(diào)整和校準(zhǔn)優(yōu)化參數(shù)，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性；

50、s8.3、實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)與仿真的雙向迭代改進(jìn)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證仿真模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)反饋調(diào)整仿真模型參數(shù)，設(shè)計(jì)一系列逐步復(fù)雜化的實(shí)驗(yàn)（不同溫度、壓力和負(fù)載條件），不斷優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置；

51、s8.4、在虛擬和真實(shí)環(huán)境下，模擬潤(rùn)滑系統(tǒng)在極端工況（高溫、高壓和高速?zèng)_擊）下的運(yùn)行情況，通過(guò)虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行初步測(cè)試，篩選出潛在的設(shè)計(jì)問(wèn)題和性能瓶頸，隨后在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中進(jìn)行驗(yàn)證，確保模型在各種極端條件下的魯棒性和可靠性。

52、有益效果

53、采用本發(fā)明提供的技術(shù)方案，與已知的公有技術(shù)相比，具有如下有益效果：

54、1、本發(fā)明通過(guò)整合納米級(jí)、介觀尺度與宏觀層面的潤(rùn)滑系統(tǒng)建模，全面捕捉不同尺度上的物理現(xiàn)象及其相互作用，該步驟涵蓋多尺度非均質(zhì)系統(tǒng)建模、納米級(jí)潤(rùn)滑行為建模、宏觀流體場(chǎng)與結(jié)構(gòu)場(chǎng)耦合等多個(gè)方面，結(jié)合熱、摩擦、粘性及流體動(dòng)力學(xué)等多種物理場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)高精度的預(yù)測(cè)能力和系統(tǒng)性的熱管理，通過(guò)這種多尺度、多物理場(chǎng)的協(xié)同建模，不僅提升了潤(rùn)滑系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，還為優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，確保在高負(fù)荷和高溫環(huán)境下的穩(wěn)定運(yùn)行。

55、2、本發(fā)明通過(guò)利用高度耦合的多領(lǐng)域協(xié)同優(yōu)化方法，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)潤(rùn)滑系統(tǒng)的智能化控制與自適應(yīng)調(diào)節(jié)，該步驟包括耦合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)、實(shí)時(shí)調(diào)控反饋機(jī)制建模、基于深度學(xué)習(xí)的模型簡(jiǎn)化等內(nèi)容，同時(shí)通過(guò)虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與實(shí)際實(shí)驗(yàn)的聯(lián)合驗(yàn)證，確保模型的準(zhǔn)確性和魯棒性，這一過(guò)程不僅提升了系統(tǒng)在多個(gè)性能指標(biāo)上的優(yōu)化效率和可靠性，還增強(qiáng)了系統(tǒng)在復(fù)雜工況下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，通過(guò)持續(xù)的模型校準(zhǔn)與優(yōu)化，顯著提高了工程應(yīng)用的可靠性和實(shí)用性。