Comparison of Different Methods for Conducting Multistage Direct Shear Tests
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale direct shear tests are frequently used to determine the shear strength of coarse-grained or mixed-grained soils.Standard practice requires carrying out at least three singlestage tests, each at a different normal stress on a new specimen.Although this ensures reliable shear parameters, it demands considerable material volume and lengthy testing times.As an alternative, multistage direct shear testing applies multiple shear phases to a single specimen, significantly reducing sample volume and laboratory time.However, each additional shear phase may alter the soil structure and affect subsequent peak shear strengths, especially in dense or overconsolidated soils.This study systematically compares singlestage and multistage direct shear tests on a mixed-grained soil with high gravel content.Five distinct multistage methods (MSA-MSE) were evaluated, varying in shear displacement and normal stress reset conditions.Specimens were compacted to medium-dense to dense conditions with water contents close to the optimum value determined by the standard Proctor test.Comparisons of the defined secant slope 10-50 (calculated between 10% and 50% of the peak shear stress), the dilation angle, peak shear strength, and shear parameters (friction angle and cohesion) highlight how methodological differences influence the choice of testing method.The results reveal that methods involving full shear displacement reset between stages (MSB and MSC) provide shear strength parameters closely matching those from singlestage tests.In contrast, methods without full reset (MSA and MSD) or with reversed loading sequences (MSE) produced lower peak shear strengths and distorted shear parameters due to cumulative disturbance or induced overconsolidation.These findings highlight the essential role of controlling both displacement history and loading sequence to ensure reliable parameter interpretation in multistage testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».