TURBOdesign Suiteでは、物理補強型の機械学習を実現するため、最も効果的な手段である逆解法に基づくパラメータ化を採用しています。今回リリースされる2026.1では、その多目的最適化フレームワークを構築するための、機能拡張と普遍的統合機能の強化に重点を置いています。
物理現象を「学習」するために膨大なデータセットを必要とする従来のCADベースの手法とは異なり、ADTの3次元逆解法設計アプローチでは流体力学に基づいた負荷パラメータを用いることで、物理モデルを本質的に機械学習プロセスに組み込んでいます。さらにReactive Response Surface（RRS）を用いることで、従来のシュミレーションと比べわずかなコストで高精度なサロゲートモデルを生成することが可能になります。
TURBOdesign1のCAE Integrationでは、Ansys Fluent Meshingを利用し、Ansys Fluentがすべてのターボ機械アプリケーションについて利用可能となります。RRSによる最適化では、マニュアル操作によりあらゆるCAEプラットフォームに対応できるようになりました。また、設計サイクルをさらに加速させるため、リモートクラスタへのCAEジョブ投入に対するネイティブサポートを搭載し、最適化タスクの大規模な並列化を可能にしました。
TURBOdesign Preにも重要な機能強化が加わります。エアコンプレッサー、チラー、ヒートポンプ用の遠心コンプレッサー設計では、専用のInlet Guide Vane（IGV）モデルを利用できるようになります。さらに、遠心ポンプ設計において実験計画法（DoE）をサポートをし、設計の初期段階において、これまで以上に堅牢でデータに基づいた設計が可能になりました。
