针对传统金属紧固件质量大以及连接区域处的缺陷难以检测的问题，本研究提出了一种在螺纹上涂有纳米涂层，在杆身内嵌入NdFeB磁铁的智能复合紧固件。基于磁-力效应，提出物理知识引导的神经网络（PGNN）以建立磁密度和负荷期间承载应力之间的映射。由于纳米涂层的强化效应，复合连接结构强度得到加强，其承载应力可以达到196±12 MPa，比用未涂层复合紧固件进行的复合连接结构的承载应力高出26.5%。当全复合材料连接结构失效时，纳米涂层复合紧固件在杆身处剪断，而未涂层的复合紧固件在螺纹处剪断。PGNN预测的承载应力可以合理地量化测试接头的实际应力情况。通过实验发现，PGNN的最大预测误差仅为18.9 MPa，比没有物理知识引导的神经网络（NN）减少51.7%。此外，与NN相比，PGNN表现出较低的预测随机性、良好的收敛性和较高的预测精度。 本研究的意义在于提供了一种潜在的金属紧固件替代品，结合无线承载应力预测模型达到了减轻复合结构质量并监测结构健康状态的目的。该技术具有很高的应用价值和市场竞争力，可广泛应用于航空、汽车、轨道交通等领域，推动复合结构材料的发展和应用。