MATLAB中电动汽车续航里程的"研究与优化"》
电动汽车的续航里程一直是消费者和制造商关注的焦点。今天，我们来聊聊如何用MATLAB对电动汽
车的续航里程进行研究和优化。
首先，我们得了解影响续航里程的几个关键因素：动力电池的容量、系统效率、整车总质量、滚动阻
力系数、空气阻力系数和迎风面积。这些因素共同决定了电动汽车的能耗和续航能力。
在MATLAB中，我们可以建立一个理论公式来模拟这些因素的影响。以下是一个简单的MATLAB代码示
例，用于计算电动汽车的续航里程：
```matlab
% 定义变量
batteryCapacity = 60; % 电池容量，单位：kWh
systemEfficiency = 0.9; % 系统效率
totalMass = 1500; % 整车总质量，单位：kg
rollingResistanceCoefficient = 0.01; % 滚动阻力系数
airResistanceCoefficient = 0.3; % 空气阻力系数
frontalArea = 2.5; % 迎风面积，单位：m^2
speed = 60; % 速度，单位：km/h
% 计算续航里程
range = (batteryCapacity * systemEfficiency) / ...
(totalMass * rollingResistanceCoefficient + ...
0.5 * airResistanceCoefficient * frontalArea * (speed/3.6)^2);
disp(['电动汽车的续航里程为：', num2str(range), ' 公里']);
```
在这段代码中，我们首先定义了电池容量、系统效率等变量。然后，通过一个简化的公式计算续航里
程。这个公式考虑了电池容量、系统效率、整车质量、滚动阻力、空气阻力和速度的影响。
运行这段代码，你会发现续航里程的计算结果会受到这些因素的显著影响。例如，增加电池容量或
提高系统效率可以显著延长续航里程，而增加整车质量或提高速度则会缩短续航里程。
接下来，我们可以对这些因素进行敏感性分析，看看哪些因素对续航里程的影响最大。以下是一个
简单的MATLAB代码示例，用于进行敏感性分析：
```matlab
% 定义变量范围
