基于物理信息神经网络的角钢连接件抗剪强度预测方法、系统、电子设备及其存储介质

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的角钢连接件抗剪强度预测方法、系统、电子设备及其存储介质，该方法包括基于推出试验验证的角钢连接件有限元模型数值模拟结果建立的包含若干组试验数据的数据库；将基于弹性地基梁理论的角钢连接件抗剪承载力物理约束条件嵌入数据驱动神经网络模型DNN的损失函数中；利用数据库对嵌入物理约束条件的神经网络进行训练，调整选择物理项权重因子和模型学习率，以构建物理信息神经网络PINN的抗剪承载力预测模型；利用训练好的物理信息神经网络PINN抗剪承载力预测模型进行角钢连接件抗剪强度预测；本发明提供的预测方法、系统、电子设备及其存储介质，能够提高角钢连接件抗剪性能预测的准确性和可靠性。