Creamos un emisor de flujo variable (VFE) específico para riego por goteo subsuperficial (SDI) que cambia automáticamente de etapas de trabajo basándose en la presión de entrada () para lograr un cambio en el caudal. En la etapa de trabajo I ( = 0.1 MPa), es decir, la etapa convencional de suministro de agua, el VFE proporcionó un caudal normal () de 1-2 L/h para el riego de cultivos. En la etapa de trabajo II ( > 0.1 MPa; superando la presión de diseño), el VFE entregó un caudal mayor (). El mayor caudal facilitó el movimiento del agua hacia arriba desde el subsuelo hasta la superficie de siembra durante la siembra de cultivos, mejorando así los problemas de germinación de cultivos bajo SDI. Nos centramos en los impactos de cuatro parámetros estructurales del canal de flujo: altura del diente (), espaciado del diente (), ángulo del diente () y profundidad del canal de flujo () en el índice de flujo VFE () en la etapa de trabajo I. Se realizaron simulaciones dinámicas de fluidos computacionales (CFD) junto con una prueba de laboratorio física para desarrollar VFE utilizando tecnología de control numérico computerizado (CNC) (precisión = 0.05 mm). Se diseñaron nueve VFE utilizando una prueba ortogonal L9(3). La combinación de mallado tetraédrico con una capa límite de seis capas y el modelo de turbulencia realizable resultó adecuada para las simulaciones CFD. El error cuadrático medio estándar (nRMSE) de la medición y simulación fue mínimo del 7.4%. Los cuatro parámetros influyeron como > > > , y los cuatro factores influyeron en el como > > > . Basándonos en los datos de simulación numérica, se construyeron modelos de regresión lineal múltiple para el y con cuatro parámetros cuando = 0.1 MPa. Apuntando al mínimo , la combinación óptima de los parámetros estructurales del canal de flujo correspondientes a diferentes se determinó mediante el algoritmo de optimización ergódica. Cuando fue de 1.5 L/h, las combinaciones estructurales óptimas fueron = 1.2 mm, = 1.8 mm, = 42 grados y = 1 mm. El VFE con un de 1.5 L/h fue creado por tecnología CNC. Los errores relativos de la medición y predicción utilizando el modelo de regresión fueron -0.19-6.31%, y su nRMSE fue 6.76%. Por lo tanto, optimizar los parámetros estructurales del canal de flujo basándose en un modelo de regresión lineal múltiple y el algoritmo de optimización ergódica es una base teórica altamente precisa para el desarrollo de VFE.