近年来,随着计算机和信息处理技术的快速发展,虚拟现实技术越来越广泛的应用于多个科研领域。本文以构建的PC集群结构的火灾虚拟现实平台为基础,对虚拟现实技术在火灾研究领域中的应用进行了初步的探讨。虚拟现实技术本身涉及到多学科多领域的知识,本文的研究内容涉及的有计算机图形学、数值模拟方法、人工神经网络技术和.NET编程技术几个方面。本文开展的工作如下:首先通过大量的文献调研,论述了在多台PC集群架构下开展虚拟现实仿真所涉及的关键技术。对基于PC集群的多通道可视化系统原理、MPI环境下的场景建模和视景驱动软件的基本理论方法、数据格式、系统结构、模块特性、多通道分布式渲染的实现原理、工作流程及相关的优化技术等内容进行了较全面的论述。系统地论述了粒子系统理论的主要思想和方法,结合火灾场景中火焰和烟气的模拟对粒子系统进行了分析,并以2008北京奥运主火炬燃烧场景仿真为算例,采用数值计算的方法对奥运主火炬的燃烧特征参数和燃烧安全性进行了模拟,分析了燃烧火焰的温度、燃烧对火炬塔的影响、燃烧辐射热对鸟巢顶部钢材和ETFE抗辐射材料的加热效果,计算不仅为奥运主火炬的燃烧安全性评价提供了定量的参考依据,也为进一步的主火炬燃烧的视景仿真提供了粒子系统所需的数据。在此基础上,在Vega Prime仿真开发环境中使用自定义的粒子系统实现了奥运主火炬燃烧火焰和场景的仿真,并完成了在三通道虚拟现实平台上的三维立体呈现。以大空间实验间为研究对象,设计了多种排烟条件的火灾场景,使用火灾动力学的大涡模型对大空间的烟气层降规律和排烟系统效率进行了模拟,分析了排烟风机启动时间、排烟流量、补风口高度、补风口面积和对称性对烟气层降的影响。并以这五个影响因素为输入参数,数值模拟实验数据为训练样本,构造了大空间烟层高度的BP神经网络计算模型,从而为发展快速预测火灾烟气层高度的工程计算模型提供了一种方法。研究了.NET平台与Matlab的混合编程技术及Vega Prime环境下火灾烟气层的可视化和运动控制的方法,本文采用在VC++.NET平台调用matlab引擎的混合编程方式实现了与大空间烟层高度预测模型的数据交互,并以神经网络模型的计算结果数据控制Vega Prime中粒子系统表现的烟气层高度,实现了VR环境下符合真实火灾烟气运动规律的大空间火灾烟气层降的实时仿真。最后,提出了本文研究工作中存在的不足及进一步完善的方法,并对今后将开展的研究内容进行了展望。