针对混凝土内部钢筋腐蚀程度判别难、精确度低等问题,提出了将改进粒子群算法(PSO)与BP神经网络结合起来,通过对钢筋锈蚀机理及其影响因素的分析,建立了以混凝土内部温度、湿度、pH值、Cl-浓度和腐蚀电位为输入,钢筋腐蚀率为输出的改进PSO-BP监测模型,并将实测输入数据与仿真结果进行了对比。结果表明,改进PSO-BP算法的收敛性与准确性均优于PSO-BP算法和BP算法。

为改善EHA叉车举升系统的动态特性,建立系统的电机和液压部分数学模型。针对传统PID控制系统参数调整困难、超调量大、响应速度慢等问题,将改进PSO优化算法与PID控制器相结合,提出一种PSO-PID控制器。通过MATLAB/Simulink搭建整个系统的仿真模型,对比分析采用传统PID控制与PSO-PID控制的系统的动态性能,结果表明:基于PSO-PID控制的系统,其超调量明显降低,系统的响应速度、控制精度和位移跟踪性能都得到显著提高。