Os modelos existentes para calcular os parâmetros característicos do pico da curva tensão-deformação sob compressão uniaxial de concreto confinado por estribos corroídos geralmente apresentam fraca capacidade de generalização entre diferentes conjuntos de dados, limitando seriamente sua aplicação na engenharia prática. Com base em dados de ensaios de compressão axial de 112 colunas de seção circular confinadas por estribos corroídos, com o objetivo de prever a tensão e a deformação no pico da curva tensão-deformação, foram estabelecidos modelos preditivos utilizando seis algoritmos: regressão por vetor de suporte (SVR), redes neurais artificiais (ANN), aumento extremo de gradiente (XGBoost), K-vizinhos mais próximos (KNN), aumento categórico (CATboost) e floresta aleatória (RF), juntamente com uma análise interpretativa usando o método SHAP. Os resultados mostram que o SVR apresentou o melhor desempenho na predição da tensão e deformação no pico, alcançando coeficientes de determinação (R²) de 0,940 e 0,938, respectivamente, no conjunto de teste. A análise SHAP indicou que, ao considerar a redução da área líquida da armadura e a resistência ao escoamento devido à corrosão, a corrosão das armaduras longitudinais e dos estribos ainda exerce um efeito adicional significativo no desempenho mecânico axial do concreto confinado por estribos corroídos. Em comparação com os modelos empíricos existentes, o modelo desenvolvido superou os modelos tradicionais na precisão da predição dos parâmetros característicos do pico, demonstrando boa capacidade de generalização.

estribos corroídos;concreto armado;aprendizado de máquina;desempenho sob compressão uniaxial;parâmetros característicos do pico;modelo constitutivo