电化学与热过程耦合模型
锂电池内部发生的电化学反应受温度影响明显，电池温度根据与充电和放电相关的电化学反应中产生的热量而变化。此外，电池热管理尤为重要，锂电池在偏离适当温度时会迅速失效。因此，预测性锂电池性能模型必须同时考虑电化学反应过程和热过程。
AutoLion 根据物理模型对锂电池中的热和电化学过程进行预测性建模。 其快速可靠的电化学仿真有助于预测任何锂电池在所有工作条件下的热性能和电池性能。、
GT-AutoLion是一款锂电池模拟软件，电池设计工程师和OEM厂商使用它来预测锂电池的性能、退化和安全性，并用来评估各种电池化学成分的适用性。基于快速可靠的电化学物理方法预测锂电池内的电化学过程，并且可以预测锂电池在所有条件下的性能和寿命特性。与GT-SUITE进行集成计算时，GT-AutoLion电化学模型获得电池热量，电池输出和SOC可以与系统及车辆模型和热管理模型关联，进行耦合计算。
GT-Autolion建模过程涵盖从基于一维电化学反应分析的单电池到系统设计的所有内容：
GT-Autolion3D对电池结构进行三维离散，使用GT-AutoLion求解电极集电极之间的电化学，并且考虑每个离散化单元产生的热量来求解整个电池的 3D 温度分布：热管理系统、基于物理模型的老化和寿命预测模型。
锂电池0D、P2D和P3D模型关联
内置阴极、阳极和电解质材料特性库
锂电池模型中同时考虑应力应变以及性能
与GT-suite系统模型直接集成
使用Simulink和其他工具进行直接协同仿真
基于物理的理离子电池老化的内置退化机制
基于GT-suite的优化设计工具(DOE)，实现模型的快速校准和优化
电化学与热过程耦合模型
性能预测
老化和寿命模型
安全性预测
系统集成
锂电池内部发生的电化学反应受温度影响明显，电池温度根据与充电和放电相关的电化学反应中产生的热量而变化。此外，电池热管理尤为重要，锂电池在偏离适当温度时会迅速失效。因此，预测性锂电池性能模型必须同时考虑电化学反应过程和热过程。
AutoLion 根据物理模型对锂电池中的热和电化学过程进行预测性建模。 其快速可靠的电化学仿真有助于预测任何锂电池在所有工作条件下的热性能和电池性能。、
GT-AutoLion具有老化预测模型，可以考虑薄膜层生长，锂析出以及锂离子进出电极对电极晶体结构的破坏等物理现象，这些通常被认为是老化的原因。 因此，可以重现新状态，并且可以根据老化阶段预测电池容量和充电/放电特性的变化。
GT-AutoLion有助于预测任何化学物质的锂电池在任何用例中将如何降解，包括日历老化，循环老化和混合老化用例。GT-AutoLion包括一系列可用的锂离子降解机制，包括活性材料开裂，SEI和阴极薄膜生长以及析锂。这些机制不仅可以预测容量衰减，还可以预测锂电池随着时间的增长而增加的电阻。这些模型可用于减少测试时间和成本，预测电池在现实场景中的老化情况，预测老化电池如何影响系统性能，以及校准和优化快速充电策略。
基于GT-AutoLion用户可以创建一个虚拟测试环境，从而最大限度地减少高成本和高风险的电芯和电池包安全测试。包括电池和电池包外部短路测试以及热失控传播测试，其中一个电池进入热失控，通过相邻电池是否也进入热失控进行安全评价。
GT-AutoLion可以与GT-SUITE，MATLAB / Simulink，FMU等耦合。 这样就可以预测电池性能和系统老化，并预测整个系统（包括电池）的温度。
