GT-SUITE 2026新功能——动力总成应用方向

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！