复合材料结构在复杂工况下,几何非线性与材料非线性并存、多物理场相耦合、宏微观交互作用的现象时有发生,导致结构行为难以准确预测,且目前尚未有完善的宏微观材料与结构一体化仿真方案。针对上述问题,发展宏微观协同的计算均匀化方法,进而探究材料与结构之间的相互作用机理,对于准确预测复合材料结构的力学行为并探索具有变革性的高性能复合材料结构有着重要的科学意义。面向复合材料结构的宏微观一体化分析存在如下困难:（1）在宏微观交互作用下的屈曲、褶皱等强非线性问题中,结构的失稳模态多、分岔点密,导致平衡路径难以控制;（2）在多物理场、多尺度相耦合的问题中,结构的微观几何形貌复杂、材料属性多样,导致几何和本构模型难以构建;（3）在常用的宏微观协同计算均匀化框架中,结构的每个宏观特征点上均需进行大量反复的微观问题求解,导致计算效率不高。面对上述挑战,本文基于计算均匀化方法,发展了高效的材料与结构一体化分析方案,并以长纤维增强复合材料结构的压缩失稳问题以及记忆合金功能复合材料结构的建模仿真为切入点,深入研究了复合材料结构在宏微观交互作用下的力学行为。首先,通过在并发计算均匀化方法的框架中引入傅里叶缩减模型和数值渐近法,为长纤维增强复合材料结构压缩失稳问题构建了高效的并行多尺度有限元模型,揭示了结构在宏微观交互作用下的失稳机理。其次,通过在ABAQUS中引入计算均匀化框架和形状记忆合金材料本构关系,开发了一套通用的多物理场、多尺度建模与仿真工具,阐释了含形状记忆合金夹杂的结构在宏微观交互作用下的超弹性响应和形状记忆效应。随后,通过解耦并发计算均匀化框架中实时关联的宏微观尺度,发展了“微观离线—宏观在线”的数据驱动计算均匀化方法,显著提高了结构分析的在线计算效率。最后,在数据驱动计算均匀化方法的框架下,基于结构模型缩减技术重构了数据驱动算法的控制泛函,并采用计算均匀化方法采集了广义应力应变结构基因数据库,提出了积分点数量少、数据库维度低的结构基因驱动均匀化算法,大幅提升了现有的基于材料基因的数据驱动均匀化算法的效率。