中国高速列车的研究起步较晚,但其发展却十分迅速。在高速列车设计过程中,无疑需要对高速列车进行三维列车实体和自然场景模拟的虚拟现实仿真,直观的得到高速列车运行反馈,以减少设计成本、缩短设计周期。然而,对于高速列车设计阶段的三维仿真平台来说,三维环境和具体线路都是不固定的,需要根据具体的线路数据进行分析,并动态生成列车线路实体和三维场景。因此通过分析线路文件,为列车线路实体和自然景物设计有效的生成和优化算法是场景仿真研究中的最重要内容。本课题以高速列车牵引传动与制动系统仿真平台项目的研究和开发为背景,以高速列车场景仿真作为研究对象,开发出一个桌面型的场景仿真系统。论文在高速列车线路实体动态加载,自然景物自动生成(其中包括地形、水面以及天空云等)方面展开工作。本课题采用Direct3D技术对所研究内容进行了实现。在地形场景研究中,在基于四叉树的LOD算法对地形数据进行组织管理算法的基础上,本文提出九宫格的超大地形区域组织算法,对九宫格因为地形分辨率不同而导致的裂缝问题进行分析,提出了补三角形带的解决算法。最后对地形场景与列车铁轨场景整合问题进行分析,并最终提出解决算法。在天空场景研究中,利用指数函数作为过滤器,对二维柏林噪声图进行过滤,最终将生成天空云的纹理,并将云纹理映射到天空模型中,实现天空场景的仿真。在水面场景研究中,利用二维的柏林噪声图生成水面的高度场,本课题采用高度场时间粒子模型的方法进行模拟仿真。另外,通过叠加纹理的方法,克服了水面不能对波的传播方向和速度进行描述的缺陷。最后将地形、天空以及水面场景进行整合测试。结果表明,通过分析线路数据,结合高速列车线路长、运行快等特点,本文提出的列车线路实体的动态加载算法,能够极大的减少加载模型的数量,降低内存消耗；另一方,通过对具有分形特点的柏林噪声(Perlin Noise)进行了系统研究,实现了二维柏林噪声生成器,生成地形场景中的地形高度场、天空场景中的云纹理以及水面场景中的水面高度场,并分别在地形、天空云以及水面场景中提出自动生成算法,并取得了较好的场景效果。