随着列车速度不断提高，高速列车的空气动力学研究逐渐突出其重要性。列车运动绕流是复杂的三维流场，进行完全真实模拟的网格量和计算量会非常庞大，计算效率低。所以分步建立从简单到复杂、从二维到三维的多种模型，逐步接近列车运行的真实流场，对列车运动问题进行数值模拟研究。　　本文基于全叉树数据结构，发展了一种结构-Cartesian混合网格，并结合两种网格自适应的策略（基于物体几何外形的自适应方法以及基于流场的自适应方法）建立了一套适应于二维、三维外形的动态网格生成技术。　　本文针对二维、三维Euler方程，在空间上采用Jameson中心有限体积法离散，在时间上分别使用显式Runge-Kutta格式和隐式DP-LUR格式离散，并在非定常问题中结合Jameson双时间步推进方法，在保证结果准确性的基础上尽量提高复杂流动问题的计算效率。　　在算例分析中我们在列车运动问题的背景指导下，分别建立二维、三维的明线固定边界、明线运动边界和过隧道的单车模型，编程完成了这些模型的网格生成以及流场求解。通过不同计算方法、不同研究方法（动模型实验和数值计算）的比较分析，验证了我们代码的可靠性和稳定性，同时也验证了本文所提供方法对于固定边界及运动边界的无粘流动问题数值模拟的有效性。