稀薄空气动力学是探讨稀薄气体流动问题中质量、能量传递连同产生的化学反应规律的一门学科。由于环境真空度很高,稀薄效应显著,传统的连续性方法不再适用。等离子体羽流作为稀薄流的一个重要分支,主要应用于等离子器件分析及等离子体推力器等领域。随着高性能计算技术的发展,通过数值模拟研究等离子体羽流成为重要的研究手段和热点方向。直接模拟蒙特卡罗（Direct Simulate Monte Carlo,简称DSMC）方法和粒子网格（Particle-in-cell,简称PIC）方法分别发展和完善成为模拟中性粒子和带电离子的重要数值模拟方法。本文结合科学研究和工程实践中,等离子体羽流数值模拟的并行计算实际需求,针对课题组内部的In-house的DSMC模拟程序,开展等离子体羽流的DSMC模拟的大规模并行计算和动态负载均衡相关研究。结合项目组的带电离子PIC模拟程序,进一步开展DSMC/PIC耦合程序的并行算法设计研究。由于DSMC方法中各个网格单元上仿真分子的运动、碰撞和化学反应都是独立处理的,具有良好的原生算法并行性,非常适合于做并行计算。但是由于仿真分子运动导致的分布不均匀,在做并行计算的过程中就会出现负载不均衡的现象,从而严重限制DSMC并行算法在大规模并行时的效率。本文利用MPI分布式并行计算模型,基于Metis库图剖分技术对计算区域进行负载剖分,利用主从通信模式处理进程间在仿真分子运动过程中出现的仿真分子信息交互,实现了非结构网格DSMC程序的通用并行算法。为了提高并行计算的效率,进一步设计并实现了基于仿真分子数加权的动态调整负载平衡策略,缓解DSMC并行程序由于仿真分子运动导致的负载不均衡性问题,提高算法并行效率。通过对网格规模为9万的模型问题在天河二号高性能计算机平台的单节点上进行并行数值模拟测试,验证了并行算法的正确性和有效性。对比串行DSMC程序,MPI并行版本有效的减少了模拟时间,24进程时取得了7.54倍的性能加速比。在采用负载均衡后,并行DSMC程序的性能得到了提升,性能加速比提高到9.23,并行效率更高。通过进一步将测试的网格规模扩展到98万,并行规模从64进程扩展到256进程时,取得了1.48倍的性能加速比,并行效率维持在37%,具有较好的性能可扩展性。最后,针对DSMC/PIC耦合算法的并行计算,设计了Fortran和C++的混合编程的整体并行计算流程。分析了耦合程序存在的并行难点,采用八叉树算法实现两套网格的对应,利用MPI消息传递设计不同计算过程中仿真分子在两套网格间潮汐迁移的信息交互过程,并给出DSMC/PIC耦合程序的并行算法流程。