一种基于物理信息神经网络的纳米冷却液稳定性提升方法

本发明涉及一种基于物理信息神经网络的纳米冷却液稳定性提升方法，属于冷却液技术领域，其中，该方法包括：将样本纳米冷却液的表征参数输入至物理信息神经网络中，得到样本纳米冷却液中粒子间的预测相互作用力表征值；将预测相互作用力表征值对表征参数求导后代入预设偏微分方程中，计算得到偏微分方程残差；预设偏微分方程通过对范德华引力方程，和/或，双电层斥力方程进行偏微分得到；基于偏微分方程残差对物理信息神经网络进行训练；通过训练完毕的物理信息神经网络对进行实际预测。本发明将范德华引力和双电层斥力方程引入模型中，使得模型只需使用少量训练数据进行训练后，即可实现对待预测纳米冷却液的稳定性表征参数的准确预测。