一种基于KAN神经网络的颗粒破碎模拟方法和系统

本发明涉及颗粒破碎模拟技术领域，具体涉及一种基于KAN神经网络的颗粒破碎模拟方法和系统。本方法包括以下步骤：构建单颗粒离散元模拟模型，通过所述单颗粒离散元模拟模型模拟颗粒破碎强度；调整加载颗粒的位置获得多种受力状态，利用传统破坏准则分析所述受力状态下的特征强度指标，获得初始数据集；通过旋转增强、交换增强以及平衡采样处理所述初始数据集，获得增强数据集；利用所述增强数据集训练引入可学习激活函数的KAN神经网络，获得颗粒破碎模拟模型，通过所述颗粒破碎模拟模型完成颗粒破碎模拟仿真。本发明能够准确模拟二维圆形颗粒在复杂受力状态下的破碎行为，适用于岩土工程、粉体技术等领域的颗粒破碎研究与工程应用。