实时模拟具有复杂边界的大规模流体场景具有极其重要的研究与应用价值。为了加速模拟具有较大规模的流体场景,并且能够实时地与复杂流体边界进行交互,本文提出了一套可在通用图形处理器上并行计算的基于物理的流体模拟算法。本文第1章介绍了大规模流体场景的模拟对人们现实生活产生的重要意义,同时回顾了海洋学界和图形学界的研究历史以及相关理论与技术方面的研究进展,并简要叙述本文的主要研究工作。本文第2章首先介绍了流体模拟的基本方法,然后阐述了基于物理的SPH(Smoothed Particle Hydrodynamic,平滑粒子流体动力学)流体模拟方法。接着详细介绍了本文提出的非均匀采样的粒子系统,同时提出了基于几何、物理以及邻域粒子密度的特征场函数用于对原始SPH粒子系统进行非均匀的采样,从而在减少流体模拟所需的粒子数的同时还保证了流体的模拟效果。接着提出了在采样过程中处理复杂边界的方式以及非均匀采样时粒子的分裂与合并的准则。本文第3章提出了流体模拟过程中处理复杂边界和障碍物的方式。对本文提出的基于体素化的两步法做详细的阐述。由于对场景的保守体素化方法几乎无关于场景的几何复杂度,所以该算法可以明显地提高处理粒子与边界交互的速度。本文第4章提出了基于GPU(通用图形处理器)的并行模拟算法。基于三维网格划分的算法,加快了模拟过程中对邻域粒子的查找及其相互作用计算的时间。