全球性的“月球热”再度升温,月球基地建设、矿产资源开发等人类工程建设已成为现阶段深空探测的重要任务和必然趋势。然而,月球微重力下颗粒物质的动力学表现与常规重力下有着截然不同的特征,诸多研究员探讨常规重力下振动筛不同振动模式及结构模式的筛分机制,而对于月球微重力下颗粒群的筛分机理研究较少。因此,为改善现有的功能筛机模型不适用于月球微重力下筛分的情况,本研究基于离散单元法建立了一种中间入料形式的双层反向直线运动的功能筛机模型,以筛分效率及筛分时间作为评估筛机性能的两个关键指标,初步探究月球微重力下颗粒群的筛分机理,并建立筛机参数与筛分综合性能的评估模型。具体的研究内容与结论如下:（1）基于离散单元法对传统单筛板功能筛机的筛分过程进行了数值模拟,综合分析了颗粒群在筛面上的运动特性及筛分行为。针对单筛板筛机在月球重力场下筛分综合性能差等问题,建立了一种可提高颗粒群均匀触筛的双层辅助筛分的功能筛机模型。（2）对于双层辅助筛分的功能筛机的五个主要筛机参数:振频、振幅、振动方向角、筛面倾角及筛板间距,其中振动频率、振幅及振动方向角这三个因素包含两个属性,即上层筛板与下层筛板的比例性变化和下层筛板与上层筛板的比例性变化。利用单因素实验揭示了各筛机参数对筛分性能的影响规律,为探寻功能筛机的性能优化提供了参数指导。（3）依据双层辅助筛分的功能筛机得到的筛分结果,通过遗传算法优化的BP神经网络建立精准度较高的筛分效率及筛分时间的预测模型,再利用多目标遗传算法对该功能筛机的筛分性能进行优化,得到性能出色的筛机参数组合方案,并结合离散单元数值模拟技术验证了该寻优结果的可靠性。（4）通过磁重力补偿法,即使用亥姆霍兹-麦克斯韦线圈模拟颗粒在月球微重力场下的受力情况,基于双目立体视觉原理获得气动振动器的振动参数后,再结合离散单元法进行仿真验证。实验结果表明:基于离散单元法对月球微重力下颗粒群筛分机理的数值模拟具有一定的可靠性。