近年来,随着GPU硬件的发展和高性能技术的成熟,利用并行技术可以更高效地计算和处理大规模数据,实现更加精确的模拟、分析和预测,帮助科研人员更好地理解自然现象和设计新产品。晶格Boltzmann方法（lattice Boltzmann method,LBM）具有天然的并行特性,因此特别适合在多核处理器上运行。本文基于晶格Boltzmann方法借助CUDA并行技术,构建了电润湿透镜模型和液滴撞击液膜模型,并进行相关模拟与算法改进,研究内容包括以下三个方面:（1）设计基于LBM的电润湿模型相关算法,并采用CUDA技术建立模型。将基于自由能理论的非理想力融合至格子Boltzmann方程,模型能够同时满足热力学一致性和伽利略不变性。在笛卡尔坐标系中将Poisson-Boltzmann方程进行离散化,并通过Jacobi迭代求解液体的电势分布,进而计算静电力。出于对模型有效性和稳定性的评估,我们将模型模拟结果与Lippmann-Young方程理论解对比,发现模型的实验效果与Lippmann-Young方程吻合较好。（2）通过改变液体透镜的界面曲率来调节焦距已成为一种非常有潜力的调焦方法。采用晶格玻尔兹曼-电动力学方法,结合晶格Boltzmann化学势模型和电动力学模型,建立电润湿透镜仿真模型。通过对介电润湿液体透镜的变焦过程与理论解对比,验证了模型的准确性、稳定性。在基板上逐渐增加电压强度可以观察到,随着基板施加的电压增加,透镜由凸透镜变为凹透镜。在凸透镜阶段焦距变化率随电压的增大而逐渐增大。相反,在凹透镜阶段焦距变化率随电压的增大而逐渐减小。在透镜变焦稳定速度方面,液体的黏度对透镜的稳定速度有较大影响。主要表现为透镜在低黏度的液体中呈现振荡状态,高黏度液体中呈现过阻尼状态。通过对透镜变焦动态过程的分析提出了在低黏度和高黏度下加速透镜稳定的方法,分别实现了约30%和50%的变焦速度提升。最后,对不同黏度下透镜运动的模拟发现,黏度较高的液体需要更高的电压才能达到相同的运动速度。（3）以液滴撞击液膜模型作为算例,结合GPU程序中任务划分、存储布局方式优化、资源利用等手段,探讨三维LBM模拟在CUDA环境上的实现与算法优化。我们在配备有2块A100的服务器上对算法的性能进行测试。为了满足大流场计算对显存的要求以及提高计算效率,我们开展了基于CUDA的多GPU并行算法研究。由于GPU之间需要进行数据通信及同步,与单卡相比,双卡的程序实现了约70%的并行性能提升。LBM模拟需要进行大量的数据访存,因此我们对结构体数组（Array Of Structures,AOS）、数组结构体（Structure Of Arrays,SOA）内存布局方式作了详细分析。测试发现SOA方式实现了合并访问,减少了对内存的访存数量,具有更高的访存效率,因而SOA布局在LBM模拟中具有显著的优势。综上所述,本文采用CUDA编程语言实现了自适应透镜仿真,设计并实现了快速变焦及移动的电润湿透镜方案,并评估不同设计方案的优劣,对提高透镜研发效率和成果质量具有重要的理论和实践意义。此外,我们还从GPU硬件角度分析,定位程序的性能瓶颈,优化了内存布局。从技术角度出发,采用多GPU并行技术,显著提升了模拟效率。