一种基于物理信息神经网络的冷轧带钢后屈曲挠度预测方法

本发明的一种基于物理信息神经网络的冷轧带钢后屈曲挠度预测方法，包括：步骤1：采集带钢的几何参数、带钢的材料属性参数、带钢所受的载荷条件和边界条件；步骤2：在带钢的求解区域内对带钢进行采样，获得多个采样点的坐标并进行归一化处理后构成训练数据集；步骤3：构建基于物理信息神经网络的冷轧带钢后屈曲预测模型；步骤4：采用训练数据集对基于物理信息神经网络的冷轧带钢后屈曲预测模型进行训练；步骤5：采集带钢的待预测点的坐标，采用训练好的基于物理信息神经网络的冷轧带钢后屈曲预测模型进行后屈曲挠度预测。本发明结合物理规律与机器学习算法，实现对冷轧带钢后屈曲挠度的精准预测。