在机械系统仿真与优化中，平衡模型精度与计算成本之间的权衡是至关重要的。这是因为高精度的模型虽然能更准确地反映系统的真实行为，但通常需要更长的计算时间、更大的计算资源消耗以及更高的建模复杂度。而低精度模型虽然计算效率高，但其仿真结果可能不足以满足工程需求。为了实现这两者之间的平衡，可以采用以下策略：

1. 合理选择建模方法：根据系统特性和研究目的选择合适的建模方法。例如，对于动力学分析，可以先使用多体动力学仿真软件进行初步分析，只有在必要时才进行详细有限元分析，以减少不必要的计算成本。

2. 分步细化模型：先建立一个粗略的模型快速迭代，然后根据仿真结果的精度需求逐步细化模型。这种方法可以在保证计算效率的同时提高模型精度。

3. 使用代理模型：对于计算量大、耗时长的模型，可以建立其代理模型（如响应面模型、神经网络模型等）来代替原始模型进行快速仿真。代理模型构建需要一次性的大量计算，但在后续使用中能够显著降低计算成本。

4. 并行计算与云计算：利用并行计算和云计算技术可以显著提高仿真计算速度，降低计算成本。通过合理的负载分配，可以在不牺牲仿真精度的前提下大大缩短仿真时间。

5. 优化仿真参数：合理选择仿真步长、网格大小等参数，既能保证模型的精度，又不会过分增加计算成本。例如，使用自适应网格可以实现在关键区域的高精度建模，同时保持其他区域较低的计算成本。

6. 采用多目标优化：结合多个目标函数（如最小化能耗和最大化结构强度）进行优化，以在保证性能指标的同时尽量减少计算量。

通过上述方法，可以在保证机械系统仿真精度的同时，有效控制计算成本。在实际操作中，需要根据项目的具体要求灵活调整策略，以达到事半功倍的效果。