仿真是目前研究复杂系统的最重要的方法之一。由于复杂系统内部关系的复杂性、不确定性,总体行为的涌现性等原因使复杂系统仿真方法不同于一般的简单系统。在复杂系统仿真中,往往需要将异构的、地理上分布的多种计算机资源通过网络连接起来,进行综合全面地设计仿真系统。因此,本文将从复杂系统仿真的特点出发,对复杂系统仿真的关键技术进行深入研究,搭建具有通用性和可扩展性的复杂系统仿真支撑环境。论文的主要研究内容如下:本文首先从复杂系统仿真的特殊性出发,分析分布式仿真系统体系结构特点,在此基础上提出层次化的架构体系,从系统的硬件组成、仿真应用、软件环境、人机交互等方面,将仿真系统划分为:硬件层、数据层、业务逻辑层、表示层等,并重点介绍业务逻辑层中仿真支撑平台具体功能。在仿真系统层次式体系结构研究设计的基础上,对多粒度模型集成、仿真任务调度和故障注入分别进行研究。为了将多层次、多粒度的模型进行规范化管理,提出了模型粒度划分规范及模型集成规范,在此基础上,提出模型收集与集成的方法,并为模型调用建立索引机制。对于有依赖关系的仿真任务而言,如果将任务分配与任务调度分开设计,可能会造成仿真应用需求与可用资源不匹配的问题。任务的排序、节点分配是任务调度的前提。本文在任务排序算法和节点分配算法的基础上,提出改进型的集中式调度模型和优先级调度算法,并给出分布式节点同步算法。故障注入作为一种有效的测试系统行为响应和可靠性的技术已经广泛应用在工程系统中。本文在分布式仿真系统架构的基础上,提出基于故障模型的故障注入手段,并提出相应的时间驱动故障仿真算法。最后通过实例验证了该方法的可行性与接口的有效性。最后搭建分布式仿真支撑系统并建立具体的仿真应用实例,通过仿真结果数据和系统性能测试数据分析,验证仿真系统正确性、通用性、可扩展性及复杂系统仿真关键技术的可行性与有效性。