在强烈地震作用下，混凝土大坝的动力反应和破坏过程极其复杂，大坝结构的抗震设计是否安全、合理，不仅取决于结构设计和分析方法的正确性，而且还取决于设计所采用的大坝混凝土材料的动态力学特性，它是研究大坝抗震安全中不可缺少的重要组成部分，但迄今为止，这方面的研究进展还很少，尤其是大体积混凝土细观结构对其动态力学特性的影响，仍存在不少基础性问题需要进一步探索和深化研究。　　由于混凝土具有的复杂性、导致很难对混凝土细观结构的力学特性做出系统的、完全的分析，而且受囿于理论发展和物理试验条件，并不能将各因素孤立出来单独考虑其对混凝土力学性能的影响，同时，也无法进行大体积混凝土的力学试验。而数值试验则可以很好的规避物理试验中存在的问题，满足研究的要求，为下一步研究大体积混凝土开辟道路，基于此，开展混凝土试件的三维细观力学的非线性动态数值模拟，研究大坝混凝土损伤和开裂的演化过程和破坏机理，为探索大坝混凝土的地震反应特性提供一条途径。　　本文从细观层面，把混凝土看作是由骨料、砂浆以及界面组成的三相材料，根据自行编制的程序，随机生成混凝土骨料模型，在混凝土塑性损伤模型的基础上，确立了判断混凝土材料整体破坏失效的判断依据。研究了动态荷载作用下，混凝土的细观破坏特点以及破坏机理，分析了影响混凝土动态强度的因素（应变率、骨料特性、模型单元、材料参数）；考虑了围压、初始静载对混凝土动态特性的影响；进行了静、动力拉、压荷载作用下的CT试验；为了进一步使得数值试验与CT物理试验结果具有可比性，基于CT图像的CT数，重建了混凝土模型；最后从智能分析方法入手，利用神经网络预测了混凝土的动强度。本文的研究工作可以总结为以下几个方面：　　(1)从混凝土的细观结构出发，把混凝土简化为是由水泥砂浆、骨料及二者之间的界面组成的三相复合材料，根据混凝土实际配合比，首先计算出三级配混凝土简支梁的骨料颗粒数目，然后以蒙特卡罗法为基础，编制相关的Fortran程序，生成各种试件的随机骨料模型，采用“骨料投影网格法”来模拟混凝土网格模型　　(2)为了确定混凝土何时发生破坏，以及发生破坏时的破坏强度，从数值试验出发，讨试件进行了冲击荷载作用下的数值试验。分析混凝土在冲击荷载作用下的损伤破坏过程，结果表明利用该模型研究混凝土在冲击荷载作用下的损伤破坏过程是合适的，以位移加载得到的荷载位移曲线的峰值点作为混凝土破坏强度点是合理的。　　(3)基于提出的混凝土强度确定方法，研究了应变率范围为10-2/S到10I/s内混凝土的破坏强度以及破坏形态；得到了混凝土的动态强度与加载速率之间的关系；同时，基于数值试验的特点，研究了动压和动拉荷载作用下，细观结构中诸如骨料位置、数值试验单元尺寸、材料参数以及骨料粒径对混凝土破坏强度的影响，得到了混凝土的动破坏强度不仅受应变率的影响，还受到其它因素诸如骨料位置及粒径、材料参数等其它因素的影响，系统的、详细的分析了各个因素影响下混凝土的动态力学特性，解释了引起混凝土动强度变化的原因；从数值试验方面分析了混凝土在受到不同荷载类型如动压和动拉荷载作用下的破坏机理。　　(4)研究了混凝土在围压和初始预静载作用下的动态力学特性，通过对不同围压作用下的混凝土受力来看，在相同的加载速率下，围压的不同，混凝土的强度和破坏位移不同，同时，围压对试件的破坏形态也有影响；在给定的应变率下，施加不同初始预静载大小，分析动荷载作用下，预静载水平对混凝土受力分析的影响。围压和预静载的存在，都导致了混凝土材料内部的应力大小和位置不同．探索了混凝土在各种复杂荷载作用下的应力变化和破坏强度之间的规律。　　(5)采用x射线CT技术研究混凝土在静态和动态压、拉荷载作用下的细观破裂过程。通过不同的图像分析方法，得到不同的荷载类型下CT图像的变化特点，分析各自的CT数在不同受力阶段的变化规律，对CT图像进行区域划分，从整体CT数和局部CT数入手，研究感兴趣区域内CT数的变化规律，对比局部与局部CT数以及局部与整体CT数的关系，从中得到裂纹的起裂位置，分析混凝土在不同荷载类型下破坏能量和破坏面积的变化规律，最终得到混凝土拉、压以及静、动的强度差异的根本原因。　　(6)基于已研究的混凝土随机模型和CT重建模型，从混凝土CT扫描切片入手，根据CT数的物理含义，依据自行编制的程序，基于CT数重建了混凝土模型，模型以CT图片为基础，考虑了CT图像中的所有信息，包括骨料的形状、级配、孔洞等，对骨料和砂浆结合部位进行了考虑，摒弃以前加接触单元的方法，重建模型中在骨料和砂浆之间加了一层界面单元，并对模型进行了动压、动拉荷载作用下的力学分析，验证了模型的正确性及合理性。　　(7)从智能方法入手，尝试把智能分析系统引入混凝土力学研究当中，根据已有的混凝土试验资料，应用神经网络方法，训练模型，预测混凝土的动强度。建立了混凝土动强度智能预测系统，生成人机交互界面，结果表明，该方法可以为研究混凝土的力学特性提供一种全新的途径。