La teoría fractal se utilizó para caracterizar partículas y parámetros de atrapamiento de partículas para predecir con precisión el proceso de filtración de partículas dentro de un filtro de partículas de motor de gasolina (GPF). Las partículas eran agregados fractales, y se introdujo la dimensión fractal para redefinir el tamaño de las partículas. El medio poroso dentro del filtro de partículas era una fase sólida fractal. Se introdujeron la dimensión fractal de tortuosidad de los poros y la dimensión fractal del área de los poros para definir la longitud de las fibras del trampa. Se modificaron el coeficiente de difusión de Browniano y la permeabilidad. Se propuso un nuevo modelo numérico fractal de eficiencia de filtración de GPF basado en la teoría clásica de filtración. Los resultados muestran que el modelo de expansión fractal de eficiencia de filtración tiene buena aplicabilidad. Se analizó la influencia de los parámetros estructurales del GPF en la eficiencia de filtración y la caída de presión. En este estudio, se consideraron dos métricas de rendimiento, la eficiencia de atrapamiento y la caída de presión, mediante modelado de filtración por expansión fractal. Es posible aumentar o disminuir la eficiencia de filtración ajustando la porosidad y el diámetro de los poros.