光滑粒子动力学算法（SPH）作为最早出现的无网格算法之一，是一种完全无网格的拉格朗日粒子算法。SPH算法将流场用粒子群来表示，每个粒子携带自身所在位置的速度、压力、温度、密度等流场信息。该算法采用光滑核近似和粒子近似对Navier-Stokes方程进行离散，并将偏微分方程组转化为常微分方程组，进而得到离散代数方程组，通过求解得到每个粒子点的信息。由于该算法是完全无网格的基于粒子的方法，因此不存在网格的扭曲和重构问题，在求解自由液面和大变形问题中有较大优势。本文以SPH算法为研究对象。重点研究了影响该算法计算效率的搜索问题，在充分分析常用的两种搜索方法基础上，将用于地图搜索的Geohash算法引入到SPH算法中，采用新的编码方式将二维的坐标转化为一位字符串形式进行保存。通过对比字符串的相同位数来获取计算点粒子支持域内的最近粒子。在对不同的粒子数的对比实验中可以看出，Geohash算法的效率远高于全配对搜索算法和链表搜索算法。本文基于改进后的SPH算法编制了计算程序，并用液滴的自由坠落和经典溃坝模型检验了改进算法以及程序的计算精度。从计算结果可以看出，改进算法能够很好模拟自由液面问题。进一步将改进SPH算法应用于二维和波浪水槽的模拟中，分别模拟了不同波长和振幅的线性单色波，模拟实验结果能够很好的理论解相吻合。本文还将SPH算法应用于开口系统的二维水轮机模拟中，首先建立了速度入口边界和压力出口边界的SPH算法模型，并对这两种模型进行了验证。进一步将这两种开口边界应用于二维水轮机的模拟中。通过和相关实验的对比发现，SPH能够得到和实验相当精度的计算结果。