GT-Automation 基于Python的自动化建模和计算结果后处理功能

在一些使用场景中，用户倾向于任务的自动化处理，而不是在GT-SUITE的主界面手动操作。为了满足这样的需求，GT提供了GT-Automation功能，可以支持GT-ISE和GT-POST操作的Python脚本，也可以用来处理模型和仿真任务，节省大量时间，并且避免重复和单调的操作。

在GT-ISE平台中，打开Python编辑器，用户可以执行和开发代码，实现自动化workflow和模型分析，还包括计算结果的后处理和模型的迭代。

Process Map是GT-SUITE的Process迭代平台，可以建立复杂的工程workflows并自动化，包含多个Process和数据传输。另外，提供一个中央的、基于GUI的GT-SUITE自动化Process，Process Map也支持软件的内部工具和第三方工具。

打开/关闭/保存功能

演化模型和参考模板

建立/寻找/删除对象和部件

查询/设置参数的数值和单位

输入数组和表格数据

建立/寻找/删除部件之间的连接

打开/关闭仿真结果输出图片，以及图片属性的定义

寻找/设置Setup菜单中的参数（Run，Output，Advanced，Optimizer）

寻找/编辑/删除Case Setup中的参数和超级参数

寻找/设置参数数值，增加/移除Cases，打开/关闭Case的计算选项

建立.dat文件并且运行模拟计算任务

上传/中断/删除分布式计算任务

在一个Case Setup中，管理多个模型的参数

用集成的Design Optimizer优化Process Map的workflows

设置和运行Process Map workflow中的DOEs

内嵌的优化器和DOEs的自动化

按照顺序执行两个或更多模型的优化

合并多个Process的结果到一个.glx结果文件

基于用户输入的执行脚本，以编程的方式将多个电池组添加到模型中，可以根据用户的输入构建任意数量的模块。

具有复杂连接的模型通常涉及繁琐、重复的连接操作。

例如，电池热模型可能包含数百个热连接，Python脚本可以自动地创建这些连接，从而节省时间并减少错误。

有时，许多模型在结构上有明显的重叠，并且需要进行相同的更改，这需要重复且耗时的手动操作。

例如，下图显示了几个类似模型中重复使用的空调系统，为了评估从风冷冷凝器切换到液冷冷凝器的效果，这些仿真模型需要进行相同的连接更改。

使用GT-Automation中的Python脚本，与手动更改每个模型相比，可以快速地且一致地执行此操作。

可以根据用户在Case Setup中的选择动态地添加或删除整个子系统，包括替换部件。

在下面的示例中，用户进行下拉菜单的选择(超级参数)，当模型运行时，python脚本根据所做的选择转换模型。