Los dispositivos de limpieza existentes para el girasol comestible tienen una eficiencia de limpieza baja, una tasa alta de pérdida de limpieza y una alta tasa de impurezas; por lo tanto, se diseñó un dispositivo de limpieza tipo criba de viento para la cosecha de girasol comestible. De acuerdo con las características de los objetos desalojados, se diseñó una pantalla vibratoria para el dispositivo, y los objetos desalojados de girasol comestible en el dispositivo se utilizaron para un análisis mecánico de las condiciones de fuerza para determinar el desplazamiento de los diferentes objetos desalojados de girasol comestible por la acción del flujo de aire. Mediante la tecnología de simulación de acoplamiento gas-sólido FLUENT-DEM, se analizó la velocidad del campo de flujo, el vector de velocidad y la trayectoria de los objetos desalojados dentro del dispositivo de limpieza, y se clarificó la ley de movimiento aplicada al flujo de aire y a los objetos desalojados dentro del dispositivo. Según los resultados del análisis de simulación acoplada, los factores clave que afectan el funcionamiento del dispositivo de limpieza fueron la velocidad del viento, la frecuencia de vibración y la amplitud. Basándose en los factores clave de velocidad del viento, frecuencia de vibración y amplitud, se realizó una prueba de combinación rotativa ortogonal con la tasa de pérdida y la tasa de impurezas de los granos limpiados como índices de evaluación, y se optimizaron los parámetros de prueba para obtener la combinación óptima de parámetros de funcionamiento del dispositivo, que fueron los siguientes: velocidad del viento: 30 m/s; frecuencia de vibración: 8,44 Hz; y amplitud: 41,35 mm. Con esta combinación de parámetros, la tasa de pérdida de semillas y la tasa de impurezas alcanzaron el 3,47% y el 6,17%, respectivamente. Basándose en la combinación óptima de parámetros de funcionamiento, se realizó una prueba de validación, y los resultados de esta prueba se compararon con los resultados de la prueba de banco de pruebas utilizando esta combinación de parámetros. Los resultados muestran que los errores relativos de la tasa de pérdida y la tasa de impurezas entre la prueba de banco y la prueba de simulación fueron del 3,45% y del 3,07%, respectivamente, que son inferiores al 5%, lo que demuestra la fiabilidad del análisis de simulación y la razonabilidad del diseño del banco de pruebas.