[en] Some materials, such as reinforced and prestressed concrete, involve non-linear constitutive relationships in elasticity problems defined on them. In particular, the shear strength of a reinforced concrete beam may be calculated by considering a diagonal struts field in the context of the so-called "Compression Field Theories" (CFTs). This work presents an efficient Machine Learning method alternative to numerical methods for obtaining the full shear response of reinforced and prestressed concrete beams based on CFT regarding stresses, strains, and crack angles. For that, a regression task is developed using state-of-the-art Machine Learning (ML) models. A ML model per output variable is trained with the existing Newton-Raphson solutions database. The solvability region of the embedded steel constitutive model is also considered, demonstrating the comprehensive character of the proposed method. The model is validated on two real beam responses, where the results obtained demonstrate that this alternative method based on ML algorithms effectively addresses the problem of prediction of the shear response in reinforced and prestressed concrete beams. The proposed ML approximation performs reasonably well without requiring any initial approximations. Moreover, the ML regressor here developed shows a low dependence on the concrete tension stiffening area surrounding the steel reinforcement, which significantly improves the performance of this methodology in a higher number of design cases. Thus, in the practical context of structural engineering, this last approach establishes an efficient alternative procedure for obtaining numerical solutions of mechanical models based on the CFTs framework.

[es] Algunos materiales, como el hormigón armado y preesforzado, implican relaciones constitutivas no lineales en los problemas de elasticidad definidos en ellos. En particular, la resistencia de cizalla de una viga de hormigón armado puede calcularse considerando un campo de puntales diagonales en el contexto de las denominadas ?Teorías de Campos de Compresión? (CFT). Este trabajo presenta un método eficiente de Machine Learning (ML), alternativo a los métodos numéricos, para obtener la respuesta completa a la resistencia de cizalla en vigas de hormigón armado y preesforzado basado en CFT, con respecto a tensiones, deformaciones y ángulos de fisuración. Para ello, se desarrolla una tarea de regresión utilizando modelos de ML de última generación. Se entrena un modelo ML por variable de salida con la base de datos de soluciones Newton-Raphson existente. También se considera la región de solubilidad del modelo constitutivo de acero embebido, lo que demuestra el carácter integral del método propuesto. El modelo se valida en dos respuestas de vigas reales, donde los resultados obtenidos demuestran que este método alternativo basado en algoritmos ML aborda de manera efectiva el problema de predicción de la resistencia de cizalla en vigas de hormigón armado y preesforzado. La aproximación de ML propuesta funciona razonablemente bien, sin requerir ninguna aproximación inicial. Además, el regresor ML desarrollado muestra una baja dependencia del área de rigidización por tracción del hormigón que rodea el refuerzo de acero, lo que mejora significativamente el rendimiento de esta metodología en un mayor número de casos de diseño. Por lo tanto, en el contexto práctico de la ingeniería estructural, este último enfoque establece un procedimiento alternativo eficiente para obtener soluciones numéricas de modelos mecánicos basados en el marco de las CFT.