In this study, we establish a neural network-based computational framework to predict the displacement of elastic plates under mechanical loads. A neural network is constructed by adding physical laws that describe the mechanical behavior of materials, through which the neural network can learn itself without historical data. Several numerical examples are investigated and compared with the finite element method (FEM) to demonstrate the effectiveness of the proposed method.Trong nghiên cứu này, chúng tôi thiết lập một mạng lưới nơ-ron nhân tạo để dự đoán chuyển vị của tấm phẳng đàn hồi chịu tác dụng của các tải trọng cơ học. Một mạng lưới nơ-ron được thiết lập bằng cách thêm vào đó các quy luật vật lí - mô tả ứng xử cơ học của vật liệu, thông qua đó, mạng lưới nơ-ron có thể tự học mà không cần đến các dữ liệu lịch sử. Một số ví dụ được khảo sát và so sánh với phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) để minh chứng hiệu quả của phương pháp đề xuất.