突破大型联合收割机等高端农机装备的研发技术瓶颈,实现农机产品的有效供给是我国农机行业发展面对的重大课题。传统设计方法存在研发周期长、效率低、缺乏系统化和结构化知识利用体系,无法实现设计与知识的有效融合,难以满足定制化、多样化的产品设计需求。另外现有仿真软件难以描述联合收割机脱粒装置与作物间相互作用过程和确定有效边界条件,使得仿真与实际结果很难吻合。针对上述问题本文对脱粒装置智能设计方法和水稻脱粒的动态建模仿真方法作了深入的研究,主要工作如下:（1）利用区间直觉模糊集（IVIFS）计算零部件之间的综合关联强度,并将得到的综合关联强度自相关矩阵转化为复杂网络模型。建立基于等效电容法的节点相似度模型。将该相似度模型应用于层次聚类算法,提出网络层次聚类（NHC）算法,实现了农机装备的模块识别。并以切纵流脱粒装置的模块划分为例,验证了算法的可行性。（2）研究了产品实例和模块实例的物元表示方法,通过物元模型,将产品实例和模块实例以统一的形式保存为可重用可修改的知识。建立基于规则的产品-模块特征映射模型,实现了非数字特征量值的映射。研究了物元变换和多目标优化方法,实现模块变型设计。集成以上方法提出了模块化产品配置方法,并通过联合收割机脱粒装置的设计,验证了方法的可行性。（3）建立具有空心柔性圆柱键的颗粒粘结秸秆模型（BSM）,采用BSM构造作物的虚拟秸秆,研究了模型的静力学特性、动力学特性以及谷草分离特性。通过BSM对作物秸秆进行静力学仿真得到作物秸秆横向挠度和轴向拉伸位移与理论计算结果之间的最大相对误差分别为4.04%和0.28%,与弯曲试验和拉伸试验结果的最大相对误差分别为12.87%和4.78%。通过BSM对作物秸秆进行动力学仿真,得到秸秆自由端的横向挠度和轴向位移随时间变化曲线,与理论计算结果基本吻合。横向振动周期和轴向振动周期仿真结果与理论计算结果的相对误差分别是0.22%和0.56%。利用BSM对秸秆面积密度为2 kg/m2和3 kg/m2两种情况进行了谷草分离仿真,分离谷物籽粒的累积质量随时间变化曲线与实验结果的相关系数均超过0.995。在2 kg/m2和3 kg/m2的秸秆面积密度下,仿真结果和实验结果具有良好的一致性,最大相对误差为6.69%和7.06%。颗粒粘结模型能描述秸秆的力学特性和谷物的分离过程。（4）采用BSM构建了水稻作物模型,研究柔性水稻动态脱粒仿真方法。在大变形、破碎和多重碰撞条件下,对柔性水稻体进行脱粒仿真,得到的分离籽粒沿脱粒凹板面长度的累积分布和分离速率与实验结果一致,在不同喂入量下,籽粒分离率的最大相对误差为11.2%。脱粒仿真可以对动态脱粒过程进行综合描述和量化,得到了籽粒的运动信息、位置信息和脱粒状态信息,有助于了解脱粒过程和作物与机器的相互作用机理。本文提出的仿真方法是一种通用算法,可用于优化脱粒过程和设计新的脱粒装置。（5）设计并开发了联合收割机脱粒装置智能化设计系统。在以上章节研究的关键技术的基础上,实现了模块划分、特征映射、实例检索、可拓变换和多目标优化等主要功能。以切纵流脱粒装置和多切流脱粒装置为例对系统的可行性进行了验证。