Para mejorar la precisión de las simulaciones numéricas de elementos discretos en el procesamiento de partículas de semillas pequeñas, es esencial calibrar los parámetros de las semillas dentro del software de elementos discretos. Este estudio emplea una serie de pruebas físicas para obtener los parámetros físicos y de contacto de las semillas de trébol rojo. Se establece un modelo de elementos discretos de semillas de trébol rojo. Se realizan experimentos de Diseño Plackett-Burman, ascenso más pronunciado y Diseño Compuesto Central de forma secuencial. La desviación de la simulación del ángulo de reposo de las semillas de trébol rojo se emplea como criterio de evaluación para la optimización de parámetros. Los resultados indican que los coeficientes de fricción estática entre las semillas de trébol rojo, los coeficientes de fricción de rodadura entre las semillas de trébol rojo y los coeficientes de fricción estática entre las semillas de trébol rojo y las placas de acero influyen significativamente en el ángulo de reposo. Se realizó la modelización utilizando una red neuronal de retropropagación, una red BP optimizada con algoritmo genético, optimización por enjambre de partículas y recocido simulado. Se encontró que GA-BP garantizaba tanto la precisión como la estabilidad. En comparación con la metodología tradicional de superficie de respuesta, GA-BP mostró un mejor rendimiento de ajuste. Para la simulación optimizada de semillas de trébol rojo, el error entre el ángulo de reposo y el experimento físico fue del 0,98%. Esta investigación proporciona nuevas perspectivas sobre la calibración de parámetros de semillas de grano pequeño, demostrando el valor de GA-BP para la modelización de precisión.