自然场景仿真是近年来计算机图形学的研究热点之一,其中基于物理的流固耦合模拟是其中重要内容。其研究进展在计算机动画、真实感游戏引擎研发、自然景象模拟、灾害仿真防治等领域有着广泛应用。然而,传统的流固耦合模拟方法大多局限于较小范围的场景,不能模拟诸如泥石流、洪水毁桥崩坝等大规模复杂自然灾害现象,并且不能模拟固相物体在流固耦合相互作用过程中所产生的破碎效果。为解决以上方法的缺陷,本文提出一种基于物理的大规模流固耦合高效模拟算法加以改进。为增强流体仿真的真实感细节,在本文第二章,我们提出了一种改进的散度恒定的光滑粒子动力学(SPH)方法。该方法采用了一种新的密度自适应核函数,使得仿真结果更加精确和真实;并能让更多粒子参与仿真计算,使得大规模复杂自然现象的模拟成为可能,同时该方法可使仿真过程更加稳定和高效。为提高流固耦合现象的整体模拟效率,在本文第三章,我们先对场景中的固相物体进行体素化采样处理,以统一流固耦合的计算框架。为解决以往流固耦合仿真中不能模拟固相物体毁伤的缺陷,我们采用了支持Voronoi随机分解法的基于位置的动力学来模拟复杂流固耦合行为,成功地实现了流固耦合时固体破碎过程的模拟,增加了模拟进程的真实感,并扩大了其应用领域。为进一步提升仿真计算的效率,在本文第四章,我们采用了分层边界体元结合距离域算子来改进流固粒子碰撞检测效率;采用紧致哈希算法来改进领域粒子的搜索效率。结果表示,我们的改进算法能使邻域搜索效率比KD-tree算法平均提高36%以上;在空间连续性上的搜索效率比统一网格法平均提升约17.9倍。文中多个复杂场景的模拟实验结果表明:本文的新方法能实现百万粒子数量级复杂场景的真实感流固耦合仿真,这就为各种大规模复杂自然景象的真实感模拟打好了基础。