振动筛是颗粒分级工作中应用最为广泛的筛分机械。根据振动轨迹的不同,振动筛主要可分为三大类:直线振动筛、椭圆振动筛与圆振动筛。诸多研究人员认为,椭圆振动筛兼具了直线振动筛与圆振动筛的优点,其筛分性能表现突出。然而,由于实验条件等方面的限制,现有的研究多针对于特定的振动模式,因此无法对三种振动模式进行有效的对比和分析。与此同时,目前对于椭圆振动筛的研究以理论探索居多,而振动筛分是一个随机的过程,其真实筛分效果必然与理论研究结果有所差距。筛分效率与处理能力是筛机性能评估中两个关键的指标,而多数的优化研究主要聚焦于筛分效率的提升,却忽视了处理能力的重要性,同时两个指标之间的牵制关系也给筛机性能的优化带来了诸多困难。本文将直线振动与圆振动视为椭圆振动的两种特殊形式,针对上述问题与不足,对椭圆振动筛的筛分性能进行了系统性的探究,其主要研究内容如下:(1)基于离散单元法的基本原理对振动筛分过程进行数值模拟,综合分析了筛分过程中颗粒的运动特性与透筛行为。在此基础上通过提取稳定筛分时间段内颗粒对筛面的作用力数据,利用DEM-FEM的耦合计算进一步分析了筛网的应力与变形分布情况。(2)通过调整椭圆振动轨迹的长短半轴比例,以实现不同的筛网振动轨迹。在相同的筛机模型与筛机参数条件下,系统性地分析了振动轨迹对不同筛分指标的影响规律。(3)针对椭圆振动筛的6个主要筛机参数:椭圆轨迹长半轴,椭圆轨迹长短半轴比例,振动频率,振动方向角,筛面倾角以及筛网的振动方向,利用单因素实验探究了各个参数对筛分性能的影响规律,并设计了正交实验以揭示筛机参数对不同筛分指标的影响程度主次顺序。(4)根据椭圆振动筛的筛分数据,基于梯度提升决策树算法建立筛机参数对筛分结果的预测模型,并通过模型超参数方案的优化实现了较高的预测准确度。(5)基于筛分效率与筛分时间的预测模型,利用改进的蚁群优化算法对椭圆振动筛的筛分性能进行优化,并通过数值模拟实验验证了寻优结果的可靠性。