在 MATLAB 中结合模型通常涉及以下步骤：
选择合适的建模工具
MATLAB 提供了两种主要的建模工具：Simulink 和 MATLAB 脚本语言。Simulink 是一个可视化的建模工具，适合初学者和对图形界面操作比较熟悉的用户。MATLAB 脚本语言则需要用户具备一定的编程基础，可以更加灵活地控制模型的细节。
构建模型框架
确定建模工具后，开始构建模型的框架。这包括根据系统的结构和功能，将各个模块组合起来，形成一个完整的模型。例如，创建一个简单的控制系统模型，可能需要包括传感器模块、控制器模块和执行器模块等。
设置模型参数
模型的参数是影响模型性能的关键因素。需要根据实际情况仔细设置模型的参数，这些参数可以是系统的初始条件、物理参数、控制参数等。例如，在一个电路系统模型中，需要设置电阻、电容、电感等元件的参数，以及电源的电压、电流等参数。
编译和仿真
在 MATLAB 中，可以使用 cosimWizard 工具来编译和仿真模型。首先，在 MATLAB 工作空间中输入 `cosimWizard`，然后按照提示添加工程中的 HDL 文件，并进行编译。编译通过后，可以设置输入输出端口，并进行仿真。
使用 MATLAB 脚本控制模型
可以通过 MATLAB 脚本语言来控制模型的详细操作。例如，可以使用 MATLAB 函数或 S 函数来生成控制算法，并在 simulink 中调用这些函数。这样可以实现更加复杂的模型控制和仿真。
联合仿真
可以将 MATLAB 与其他工具（如 Carsim）进行联合仿真。首先，在 Carsim 中创建模型并定义控制输入，然后通过Simulink接口将模型导出到Simulink中，并添加 MATLAB 功能块或脚本。最后，通过Simulink模拟或编写测试进行仿真，并调整模型和算法以达到预期结果。
高级应用
在更高级的应用中，可以使用 MATLAB 结合其他工具（如STM32CubeMX和Keil）通过模型生成STM32程序。这涉及到在AUTOSAR编辑工具中设计应用架构，导出ARXML文件，并在MBD建模工具中搭建模型和实现算法。
通过以上步骤，可以在 MATLAB 中有效地结合模型，进行仿真、控制和算法开发。根据具体需求选择合适的建模工具和编程方法，可以实现更加复杂和高效的系统设计与验证。