自适应光学是一种前沿光学技术，能够帮助光学系统实时补偿由于大气湍流和内部扰动造成的波前畸变，从而提高成像系统的分辨能力和激光系统的光束质量，因此被广泛应用于光通信、激光制导和人眼底成像等领域。　　然而部署一套自适应光学系统的成本非常高昂，需要进行大量实验以确保各种光学元件的布局和结构正确无误，但此类实验常常受到自然环境的限制而难以开展。计算机仿真是一种以系统论、控制论和信息技术为基础的综合性技术。它具有效率高、受环境条件约束较少、成本低廉等优点。因此，为了降低时间和经费成本，有必要采用计算机仿真技术构建面向对象的自适应光学仿真平台，对自适应光学系统进行前期理论研究、系统预研和系统分析。自适应光学系统的仿真面临两个核心问题:仿真大气湍流以生成大尺度高精度的湍流相位屏;仿真降低时延误差的预测控制器。　　针对上述问题，本文对自适应光学仿真技术进行了深入研究，重点研究了大气湍流的仿真和预测控制技术。论文完成的主要工作和创新点如下:　　1.根据大气湍流的两种数学模型，建立了多层相位屏大气湍流仿真模型;根据光束的线性传输特性，设计了自适应光学仿真系统的控制结构;系统分析和仿真建模了三个主要过程:波前探测、波前复原及波前校正;建立了基于点扩散函数和斯特列尔比的成像质量评价模型;分析和研究了仿真系统的预测控制原理，并推导了两种现有预测算法的原理。　　2.针对经典谱反演生成方法占用大量计算机资源且无法并行计算的问题，提出了一种基于内存映射的并行湍流相屏生成算法。该算法可以有效地解决谱反演方法在生成多层湍流相屏时计算速度慢、占用内存大的问题。算法使用了操作系统提供的函数接口，实现了无需人工干预的分块自动化内存映射机制，可以自动将暂不需要的数据缓存到多个磁盘中。实验结果表明，这种算法可以降低生成多层相屏的时间，生成相屏较为准确。同时，该算法经过改进还可以应用在大数据科学计算和计算机仿真等场景。　　3.基于大气湍流的分形布朗运动特征，提出了一种生成大尺度矩形相位屏的(S-T-D)RMD-SRA分形算法。该算法有效结合了随机中点位移与逐次随机叠加技术，解决了每一次迭代过程只有半数格点的值会得到精确更新，以及布朗运动中不同时间序列的分数阶高斯噪声扰动的问题。通过比较空间统计特性，激光在大气湍流传输以及算法效率，实验结果显示新算法相比经典分形算法，具有较高的精度、较少的计算时间和较高的并行效率。　　4.针对仿真系统存在延迟误差和已有神经网络算法泛化能力弱的问题，提出了一种非线性混合预测模型BRBP用于变形镜电压预测。该混合模型采用贝叶斯正则化方法优化神经网络的目标函数，可以有效提高网络的泛化能力。因为引入了概率惩罚项，使得预测网络可以自动地优化权值。为了减少不必要的输入干扰并方便实现并行计算，采用多个不同结构的子神经网络来替代整个神经网络，有效提高了混合预测模型的性能。仿真实验表明，该模型可以显著提高仿真系统的性能，相比于其它经典预测模型具有更小的平均绝对百分比误差和均方误差。同时，数据统计分析结果显示，该模型具有较强的泛化能力和并行效率。　　5.搭建了一套基于面向对象的自适应光学仿真系统。首先分析了仿真建模的继承关系，然后设计并开发了自适应光学仿真通用平台框架。在该仿真框架的基础上，仿真了各个光学组件。最后运用了双缓冲绘图技术实现了实时图形化输出实验结果。该仿真平台为国内首套基于C++程序语言以面向对象思想设计的自适应光学系统仿真平台，实现了自适应光学的可变场景和可变网格的仿真，弥补了国内相关仿真平台的不足。