优化
GT-SUITE其先进的优化器工具，可用于模型的设计优化和试验数据校准。内部涵盖多种搜索算法帮助用户在大型多维度中发现最佳设计。使用帕累托算法进行多目标和约束之间的设计权衡，以实现多目标优化。其中图表的输出有助于变量之间的关系分析，对相关参数进行筛选。该工具也可实现分布式计算，同时运行多个设计迭代，从而加快优化运行。
GT-SUITE由美国Gamma Technologies公司开发，是领先的0D / 1D / 3D多物理场CAE系统仿真软件，具有针对各种应用和行业的功能库，可以实现从概念设计到详细设计或子系统/组件分析、设计优化。
GT-SUITE是一个多功能的多物理场平台，基于以下基础库构建通用系统的模型：
GT-SUITE提供从0D到3D计算的模型分辨率，在单个模型环境中，用户可以根据任务需求建立不同分辨率的模型。例如，使用集总电池模型进行驾驶循环仿真，或使用具有3D FE热离散化的电池模型，在极限工况下实现温度分布预测。
快速的瞬态求解器模型
实验设计和优化
分布式计算
在一个工具中实现1D和3D仿真
从 CAD 导入实体模型以创建1D和3D模型
嵌入式 3D CFD 和 3D FE 热/结构建模
优化
机器学习及DOE
数据分析
几何处理工具
分布式计算
GT-SUITE其先进的优化器工具，可用于模型的设计优化和试验数据校准。内部涵盖多种搜索算法帮助用户在大型多维度中发现最佳设计。使用帕累托算法进行多目标和约束之间的设计权衡，以实现多目标优化。其中图表的输出有助于变量之间的关系分析，对相关参数进行筛选。该工具也可实现分布式计算，同时运行多个设计迭代，从而加快优化运行。
GT-SUITE包括一个面向对象的机器学习平台可以将数据（无论是仿真数据还是试验数据）转换为快速执行的元模型，元模型是用于参数分析、灵敏度分析、优化，也可将复杂的模型替换成基于物理的子模型。可用的元模型包括深度神经网络、高斯插值和多项式回归。 将元模型导出，并可以在任何 GT-SUITE 模型中用作快速模拟。 从模拟生成数据时，可以使用各种空间填充采样算法来构建实验设计。 用户还可以使用带有 GT-Automation附加license许可的Python脚本来利用机器学习功能。
GT-SUITE包括几种敏感性分析和因子筛选方法，包括主效应图、相关系数、基本效应法、基于方差的Sobol方法和蒙特卡罗滤波，可以识别和排序任何系统上最具相关性的输入变量。同样，识别影响很小或没有影响的可忽略不计的输入，以便在分析中筛选参数，从而简化优化和机器学习任务。
此外，GT-SUITE还提供用于执行蒙特卡洛变异性分析的工具，其中统计分布可以应用于模型输入，以预测模型输出中的变异性。对输出分布的数学拟合有助于预测低概率结果的风险。作为工程设计工具执行快速假设研究，修改输入分布以实现更理想的输出。
GT-SUITE包含GEM3D前处理器，可以在仿真计算之前将对几何模型进行参数化处理，GEM3D可以处理流动系统（例如：管道，换热器，乘员舱，动力舱），机械传动系统、电化学系统（燃料电池、电池）。它还可以生成或导入热和机械有限元网格，用作详细的3D热或者详细动力学仿真建模。GEM3D 是基于CAD建模和仿真的重要工具，可提高建模效率。
GT-SUITE提供了快速、可扩展和安全的分布式计算能力，服务于大型设计研究的需求，如实验设计、优化研究、失效模式分析等，并确保快速生成结果。该功能由一个“分布式服务器” 组成，它自动将模拟场景划分为更小的数据包，将数据包发送到执行节点，并自动将所有结果合并到单一的结果文件中。
