流体运动是自然界中普遍存在的一个现象,对该现象的实时模拟在计算机辅助设计领域有着迫切的需求。为了给国家粉体中心混合设备的研发设计提供辅助支持,需要开发一个能与复杂形状固体交互的流体实时模拟框架。但是由于流体运动的高复杂性,实时的模拟计算一直是该领域的研究重点及难点。因此,本文对流体的实时模拟进行了深入研究,主要研究内容概括如下：首先,深入研究了基于物理的流体模拟方法SPH (Smoothed Particle Hydrodynamic,光滑粒子流体动力学)方法,分析了串行SPH算法及其数据依赖和时间复杂度。其次,研究了高性能并行计算架构CUDA,并在CUDA架构上实现了并行化的SPH算法,实现了流体粒子的实时运动计算。在最影响SPH并行化实现性能的邻域粒子搜索环节,利用最新的Kepler架构GPU的特性,使用Z-order排列增强数据访问局部性改进了已有的并行邻域粒子搜索算法。再次,将与流体交互的复杂形状固体体素化为三角形网格,提出了一种基于层次包围盒的两阶段碰撞检测算法,使粒子与三角形网格碰撞检测的时间复杂度及计算量大幅降低,实现了流体与具有复杂形状的固体的实时交互。最后,使用OGRE图像引擎对仿真场景实现可视化,对固体和流体粒子采用不同的渲染技术,其中由于流体粒子的数量很大,如何高效地渲染大规模粒子是一大难点。通过在OGRE中将粒子位置及颜色数据绑定GPU顶点缓存,使用CG硬件着色语言编写顶点和片段着色器,直接在GPU上将粒子渲染成屏幕上的像素,从而实现大规模粒子的高速渲染。