GT-SUITE 2026版本已于2026年2月发布。除了在AI应用方面发布了“基于大模型的智能工作室(GT Intelligence Studio)”外，在动力总成应用的功能上也有极大的提升。主要的功能提升有以下几个方面：
1.内燃机新功能
新燃料的预测性燃烧功能提升
缸内基于化学反应器的神经网络模型。使用0D和1D化学反应器神经网络的实现更高精度的燃烧模型，以提升燃烧速度与排放物的更准确性的模拟。
能在GEM3D中直接导入三维的气缸模型，并实现3D的缸内输运模型的分析。
对缸内进行3D的输运计算。
使用简化的近似3D动量求解。
更新了多区域的氮氧化物的生成模型，当应用3D的输运模型计算时，显著提高精度。
新增加了氨燃料的发动机模型。
2.燃料电池应用
新增加了阴极催化剂退化模型
新增加了氟化膜退化模型，预测膜的退化对燃料电池性能的影响。
燃料电池中加湿器模板物理模型功能提升。在新的模型中，考虑了：边界层效应（舍伍德数）、可以自定义扩散率、并可以集成散热解决方案、进行吸附/解吸分析等。
在燃料电池系统中，提高了高马赫数流体计算的稳定性，使模型计算更容易收敛。
3.电机分析功能提升
在GT的电机应用中，增加了GT-FEMAG-Designer的交互式界面，用于进行电机的设计，更高效的用于电机的定义。
在GT-FEMAG中增加了分析转子的装配应力对于电机性能影响的功能。
4. 电池功能提升
电池增加了基于物理的活性材料脱落模型
新增加了电池电解液干涸模型用来预测性能的非线性退化
AutoLion-4D模型的新功能：可以从先前的老化状态去初始化模型。有多个初始化的选项去定义老化的初始状态。
3D耦合的电池膨胀模型，可以捕捉整个电芯的体积位移。能准确地反映在膨胀期间电芯内可能发生的总体积位移。
AutoLion-1D预测电化学电池模型现在可以用于HiL测试，而无需更改底层物理或模型设置！
除了上述说明的功能提升外，GT-SUITE在动力总成理应用方面还大量的改进，欢迎大家试用的新版本GT-SUITE。
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