中部槽是刮板输送机的关键部件,其性能的优劣直接关系到刮板输送机的工作可靠性及使用寿命。近年来,有关中部槽的摩擦学问题研究多从单因素角度分析对于中部槽磨损的影响,然而,刮板输送机中部槽的运行工况复杂,影响磨损量的因素较多,对于多因素耦合作用影响研究十分必要。中部槽在运输过程中承受了来自煤、矸石、刮板链及刮板的摩擦作用及冲击,磨损过程中受到煤散料、中板材质及工况等多因素的制约,严重的磨损失效及断裂,极易引发恶性事故。因此,开展多因素耦合作用下中部槽磨损特性研究,进而对中部槽磨损量进行预测,对于煤矿因地选材,确保煤矿安全生产,提高经济与社会效益都具有重要意义。本文针对中部槽磨损问题,设计中部槽磨损试验台,研究多因素耦合作用下中部槽的磨损规律及磨损机理;采用离散元仿真研究中部槽磨损,借助微观参数标定方法对不同含水率煤散料离散元仿真参数进行标定并研究参数变化规律;基于标定结果采用Recur Dyn及EDEM耦合建立磨损仿真模型,研究了煤的物理性质对中部槽磨损的影响;建立刮板输送机离散元磨损模型,研究矿井环境对磨损的影响;最后,基于磨损试验数据,结合机器学习算法进行中部槽磨损量预测研究。本文的主要研究成果为:（1）针对中部槽磨损形式,设计并制造了磨损试验台。在传统销轴式磨损试验机基础上,上试样模拟刮板运行并加工成斜角形式,下试样模拟中板运行加工成圆弧形并固定于料槽表面,装满煤散料的料槽在电机带动下转动模拟散料的运动。（2）针对多因素影响下中部槽磨损试验研究,通过Plackett-Burman试验筛选出显著性因素:含水率、含矸率、法向载荷,结合中心复合试验（Center composite design,CCD）,研究显著性因素之间的耦合作用表明含水率与含矸率、含水率与磨损行程的耦合作用会加剧中部槽磨损,并得到磨损量回归预测模型。（3）研究不同工况作用下,不同硬度中板的磨损情况,表明在含水率及含矸率较大工况下,提高中板硬度可以有效改进磨损。基于因素交互试验,获得改进的Archard磨损量预测经验模型,相比于传统的Archard模型预测精度更高。（4）针对含湿煤散料的离散元微观参数进行测定及标定。试验测定结果表明随着煤颗粒含水率增大,煤-煤恢复系数、煤-钢恢复系数逐渐减小,煤-钢静摩擦系数逐渐增大。标定试验结果表明影响含湿物料堆积角的显著性因素为煤-煤表面能、煤-煤滚动摩擦系数、煤-煤静摩擦系数,而煤-钢的滚动摩擦系数影响可忽略。（5）针对煤的物理性质对中部槽磨损的离散元仿真表明,磨损深度与泊松比、剪切模量、密度呈正相关性。（6）针对中部槽磨损量预测研究表明,采用机器学习算法GS-SVM所建模型具有更高的预测精度。