Ante las regulaciones de emisiones cada vez más estrictas, el sector automotriz necesita un apoyo considerable en el desarrollo de modelos de motores y post-tratamiento robustos y fiables. La reproducción precisa de los contaminantes emitidos por el motor y del escape juega un papel crucial en el cumplimiento de estas legislaciones. Dada la dificultad para caracterizar algunos fenómenos críticos, frecuentemente causados por dinámicas fuertes y relacionados con incertidumbres experimentales, la comunicación entre varios modelos calibrados y fiables es obligatoria. Esto es ciertamente válido para los trenes motrices que serán alimentados con combustibles gaseosos alternativos como el gas natural, el biometano y el hidrógeno en el futuro. Este documento describe una metodología para co-simular un modelo de motor HD de 6 cilindros a CNG en 1D y un modelo de catalizador de tres vías cuasi-estático en 1D en un marco global para el prototipado virtual de alta fidelidad del sistema del vehículo. A través de la implementación de una lógica de control dedicada en MATLAB/Simulink, la arquitectura de modelado permite la reproducción de los parámetros de rendimiento del motor junto con la evaluación de la eficiencia de conversión de los contaminantes del TWC. Se utilizó una base de datos extensa de pruebas experimentales para evaluar la respuesta del modelo. Este último fue validado en múltiples condiciones de operación en estado estacionario del plan de trabajo del motor. Utilizando un modelo de combustión semi-predictivo, la validación se llevó a cabo en un amplio rango de diferentes relaciones aire-combustible y durante transiciones rápidas ricas/pobres para evaluar los fenómenos de formación y conversión de las principales especies químicas, tanto de salida del motor como del escape. Posteriormente, el modelo completo fue validado en condiciones dinámicas a lo largo de un WHTC, reproduciendo con precisión las fases de corte y sus aceleraciones repentinas. El acuerdo numérico-experimental en la reproducción de contaminantes es generalmente bueno y globalmente inferior al 3%. Se producen desviaciones más grandes en condiciones extremadamente ricas y en la evaluación de emisiones de CH debido a la falta de información relacionada con el proceso de combustión y los mecanismos químicos que involucran la superficie de Pd.