X射线计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)是一种非常重要的医学成像方式和工业无损检测技术。传统的CT重建算法中均假设X射线为能量单一的谱线,而实际中射线源发出的X射线是连续混合能谱的射线。近年来随着能量敏感的X射线探测器的出现,双能、多能CT成像逐渐成为CT领域的一个研究热点。目前能量敏感的X射线探测器价格比较昂贵,同时缺乏专门用于多能CT投影仿真的软件平台,这在很大程度上限制了多能CT数据的获取和多能CT相关领域的研究工作。针对这一问题,本文将致力于开发一套基于CUDA加速的多能CT前向投影仿真平台,实现多能谱CT投影数据快速有效获取。本文在原有投影理论、多能CT理论等基础上主要做了以下工作。第一,研究经典的投影算法并利用CUDA对其进行加速。经典的投影算法主要包括Joseph射线驱动算法和距离驱动算法等,由于采用常规计算方法速度较慢,尤其是数据量较大时,因此本文采用CUDA技术对以上算法进行了加速,为开发多能CT前向投影仿真平台提供了基础。第二,设计实现了多能CT仿真平台。根据多能CT原理,利用CUDA加速的前向投影算法,采用不同方式实现了多能谱的CT投影仿真。建立了前向投影函数库,并对这些实现方式的性能进行了对比。第三,针对多能CT投影数据量过大的问题,提出并实现了一种分块投影的解决策略。该策略首先分别计算不同块的投影,之后将不同的投影重新排列,形成整体的投影,最终实现了在合理分块基础上的大投影数据的仿真。第四,为了方便他人使用和操作,本文在多能CT前向投影函数库的基础上开发了一套界面友好的多能CT前向投影仿真平台。实现了原图载入、参数设置、投影图的保存和显示等功能。最后,本文对该仿真平台的性能做了详细测试。对比了CUDA加速性能,不同方法的投影性能,以及前向投影重建结果和多能CT仿真结果等。实验结果表明该系统能够方便快捷的实现高速、大数据量的多能CT前向投影仿真。