Матрица влияния: Матрица влияния веб-аналитики от Авинаша Кошика / Хабр — Главная

Содержание

Матрица влияния веб-аналитики от Авинаша Кошика / Хабр

Вселенная веб-аналитики кажется нам космически сложной.

Так легко заблудиться в просторах сложных тем или застрять в своем мирке. Можно бесцельно бродить, испытывая ложное чувство успеха или разочарования. В итоге, мы не осознаем, где находимся, хорошо ли справляемся и верное ли направление указывает нам наш компас.

Неоднократно сталкивался с этим сам. Даже банальный вопрос: «Как эффективна наша аналитика?», вызывает гору сложных объяснений вместо простой картинки, которую начальство может легко усвоить. И всё это потому, что мы много говорим об инструментах, о процессе работе (сбор, обработка, отчет, анализ), о том, как всё организовать, как управлять, как устранить разрыв в коммуникации, как блеснуть успехом, и ещё и ещё…

Со временем, стратегическая система веб-аналитики, которая должна была указывать нам правильный путь развития аналитики, начинает выглядеть так…

Каждый из этих системных подходов рассматривают аналитику лишь в одном измерении! Правда, есть ещё один оценочный скелет, который помогает понять, как привести аналитику к заветному совершенству, в каком бы состоянии она сейчас не находилась.

Сделайте быстрый запрос в поиске: «digital analytics maturity model», и вы увидите что-то вроде этого.

Стоит заметить, что ни одна из этих систем, не находится в вакууме и затрагивает множество компонентов бизнеса.

Обе картинки пугают своей сложностью. Это потому, что мир аналитики, который мы населяем, сложен сам по себе. Вспомните только: инструменты аналитики, структура компании, модели управления, разрывы в коммуникации, лестницы метрик и многое другое.

Последствия усложнения

Если следовать подходам, как на картинках выше (кстати, мои работы там также представлены), то можно прийти к двум глубоко болезненным ситуациям.

1. Очевидная ситуация:

Никто из директоров не понимает, какую историю хотят до них донести и чем вообще занимаются в отделе аналитики, пусть даже в основах. Поэтому, они продолжают решать и действовать интуитивно, а аналитика в компании голодает без внимания и материальных вложений, которых она заслуживает.

2. Неочевидная ситуация:

Руководители компаний с развитой системой аналитики не до конца ощущают её невообразимую пользу или наоборот полную бесполезность своей аналитической работы (людей, процессов, инструментов). Понимаете, ни одна из стратегий или моделей оценки зрелости аналитики, о которых я писал выше, не дает подлинного осознания того, как аналитика влияет на прибыль бизнеса. Получается так, что веб-аналитика не подпитывается сведениями из жизни самого бизнеса. Она окрылена новомодными фишками в инструментах аналитики, советами произвольных экспертов и всего другого, что блестит своей крутостью: «О! Нам нужна offline-атрибуция!».

Если вообразить себе эти два сценария: ослепленные лидеры, ослепленные аналитики, то попросту разрывается сердце.

Упрощаем сложности

Дилемма о том, как все упростить и дать зрение руководству совместно с аналитиками, не отпускала мои мысли долгое время. Я намерился создать простую визуализацию, которая включила бы в себя масштабность бизнеса, его сложность и многие движущие компоненты.

В этом блоге, вы уже видели некоторые из моих попыток найти лечение этой болезни. Назову некоторые: Digital Marketing & Measurement Model | Analytics Ecosystem | Web Analytics 2.0.

Каждая из них должна была решить задачу с определенной стороны, но ни одна не исцелила боль в полной мере.

Это в особенности касается неочевидной ситуации под номером 2 выше.

Мой голод не утихал.

Я хотел создать визуализацию, которая была бы инструментом диагностики и определяла, если мы отклонились от цели, изолировались или просто действуем бесцельно. Она помогла бы понять, в какой степени аналитика влияет на прибыль бизнеса и что стоит осуществить в будущих планах.

Как-то произошел волшебный случай.

Во время разговора, в котором мы обдумывали систему метрик, мой коллега столкнулся с целым набором необычных задач. Он задал мне несколько вопросов и, как искра, во мне зажглась идея.

Я подошел к доске и оживленно набросал простую схему, которая сразу представила всё сложности под другим, более понятным углом и в то же время сохранила всю интеллектуальную мощь.

Вот рисунок, который я тогда набросал в ответ:

Да, он родился страшненьким. Но, для меня — гордого родителя, он был прекрасным.

Спустя 16 часов прямого перелета в Сингапур, корявый эскиз начал оживать в PowerPoint! Где же еще?

В результате получилось всего пять слайдов. Как говорят: «It’s not the ink, it’s the think.»

Сегодня я хочу поделиться с вами полностью завершенной, опробованной на практике и отработанной до мелочей версией этих пяти слайдов. Вместе, они помогут вам в корне переосмыслить всю аналитическую работу: 1. вы поймете, как в действительности данные влияют на вашу компанию сейчас, 2. подметите для себя очень точные и характерные детали, которым следует быть в ваших краткосрочных и долгосрочных планах.

Матрица влияния

Чтобы рассказать просто о большом и сложном мире веб аналитики, на доске, изображенной выше, используется матрица 2×2.

Каждая ячейка содержит метрики (online, offline, nonline).

Влияние на бизнес отложено по оси Y, от сверх-тактического до сверх-стратегического уровня.

Время—полезности данных отложено по оси X, от данных в режиме реального времени до периода в 6 месяцев.

Прежде, чем мы продолжим. И вправду, то, что ось X разбивается на несколько сегментов, дает нам матрицу 2×5, а не 2×2. Пусть это будет платой за то, чтобы сделать схему более действенной 🙂

Изучим подробнее ось Y. Сверх-тактический уровень (Super Tactical) — это наименьшее влияние на прибыль бизнеса (доли центов). Сверх-стратегический уровень (Super Strategic) — это наибольшее влияние на доход бизнеса (десятки миллионов долларов).

Масштаб оси Y — экспоненциальный. Вы заметите, что цифры светлого шрифта между Super Tactical и Super Strategic растут от 4 до 10, от 24 до 68 и так далее. Это показывает нам, что влияние не возрастает ступенчато — каждый шаг вверх дает значительно больший прирост влияния.

Изучим подробнее ось X. Тогда как большинство данных уже могут собираться в режиме реального времени, не все метрики нужны здесь и сейчас.

Для примера, показы рекламных баннеров можно мониторить online и это может быть полезным (если действовать на лету, они могут оказывать сверх тактическое влияние порядка доли центов).

Пожизненная ценность клиента (CLV), с другой стороны, станет полезной только спустя несколько месяцев (если правильно действовать, то влияние на бизнес будет сверх-стратегическим — десятки миллионов долларов).

Вот как эти идеи представлены на матрице влияния:

Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.

Рекламные показы можно использовать, чтобы в режиме реального времени принимать решения на рекламных платформах: баннеры, видео и поиск (например, посредством автоматизации). Вы можете отчитываться о валовой прибыли online, но это никому не нужно. Прибыль следует глубоко анализировать раз в месяц, чтобы получать ценные выводы с более высоким влиянием. Наконец, пожизненная ценность клиента (CLV) требует сложнейшего стратегического анализа, а данные копятся месяцами. Потребуется время, чтобы решения принесли результаты, но они будут невероятными.

Сделайте перерыв. Обдумайте рисунок выше.

Если вам ясно, почему каждая метрика там, где она есть, то остальная часть этого поста приведет вас в безумный восторг, сравнимый разве что с живыми объятиями.

Матрица Влияния: Долгожданный подробный анализ

В законченном виде матрица влияния содержит 46 самых распространенных бизнес-метрик с акцентом на продажи и маркетинг. Эти метрики охватывают интернет, телевидение, розничные магазины, наружную рекламу и любые другие известные стратегии присутствия бренда. Digital-метрик больше, потому что цифровые технологии позволяют собирать больше данных.

Некоторые метрики задействуют все маркетинговые каналы, например, метрики бренда: узнаваемость, предпочтение и готовность купить. Заметьте, что также включены показатели доходности бизнеса, которые рассчитываются внутри ваших ERP и CRM систем.

Каждая метрика занимает место в зависимости от того, как она влияет на бизнес и как часто нужно получать данные. Также важно то, какие метрики окружают её.

Вот увеличенное изображение нижней левой части матрицы:

Давайте постараемся ещё лучше понять смысл влияние и время—полезности на конкретном примере: Показатель отказов. Находится на строке с силой влияния равной четырем и в колонке с недельной необходимой срочностью. Хоть показатель отказов и доступен в режиме реального времени, но он приносит пользу только, если есть весомый объем данных, например, за неделю.

Сперва, может показаться странным, что такая простая метрика оказывает влияние равное четырем, а GRP для ТВ и % новых сеансов стоят ниже. Это из-за более широкого характера влияния показателя отказов.

Чтобы тщательно анализировать и принимать решения на основе показателя отказов необходимо:

Глубоко разбираться рекламной стратегии компании: платные, бесплатные, собственные источники.
Уметь выявлять точки входа на сайте, где мы даем «пустые» обещания пользователям и они уходят.
Понимать содержание сайта: ценность и эмоции, которые сайт несет пользователю.
Иметь возможность экспериментировать и улучшать посадочные страницы.

Вообразите себе, что можно изменить, если есть такие знания. Это выходит далеко за рамки самой метрики показателя отказов. Вот почему показатель отказов имеет больший вес, чем рекламные показы, узнаваемость и других размытые метрики.

Когда вы продумываете свои метрики и KPI, то вы сами назначаете им глубину влияния.

Для лучшего понимания матрицы влияния, вот её полная версия:

Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.

Пока вы рассматриваете картинку, обратите внимание, что я добавил матрице легкий стимулирующий оттенок.

Например, чтобы посчитать какую-либо метрику для живого человека со всеми его устройствами, вам придется перестроить технологию определения уникального пользователя (вот подход, который я предпочитаю: Implications Of Identity Systems On Incentives). Почему вообще нужно переживать об этом? Обратите внимание, как высоко расположены эти метрики по силе влияния на бизнес!

Прочие скрытые возможности

Метрики всплывающих опросов на сайте (Voice of Customer) располагаются высоко по оси Y и это отражает их ценность. Взгляните, например, где находится юзабилити метрика Task Completion Rate и метрика готовности порекомендовать продукт (Likelihood to Recommend). Эти показатели стоят высоко в иерархии, потому что положительно влияют на доход и на культуру компании. Тем самым они обеспечивают осязаемое и неосязаемое преимущество бизнесу.

Отметим также, что классические digital-метрики из Adobe, Google Analytics живут в нижней тактической области влияния. Если вы день и ночь только ими и занимаетесь, то пусть это будет тревожным звонком для вас. Возможно, вы делаете малый вклад в бизнес, а это не хорошо для вашего развития.

В правом верхнем углу, будет видно, насколько я увлечен прибылью и ценностью продукта. Это фундамент конкурентного преимущества в 2018 году (да, и после). На основе этих метрик, можно полностью поменять маркетинговую стратегию (это десятки миллионов долларов для крупных компаний), ассортимент продукции, стратегию привлечения клиентов и многое другое.

Матрица также включает, первую широкодоступную метрику на базе машинного обучения: Качество сеанса. Её вы найдете примерно посередине. Для каждого сеанса на десктоп или мобильной версии сайта, это метрика оценивает от 1 до 100 то, насколько посетитель был близок к конверсии. Оценка вычисляется алгоритмом машинного обучения, который учится на данных о поведении и конверсии пользователей.

Сделайте перерыв. Скачайте картинку в полном разрешении. Поразмышляйте.

Надеюсь, что расположение моих 46 метрик подскажет вам, как разместить метрики свойственные именно для вашего бизнеса. Если есть метрики, которые я не охватил, то поделитесь ими в комментариях ниже. Пополняйте коллективные знания.

Теперь, когда вы лучше понимаете смысл матрицы, пора сокрушить те две проблемы, которые не давали нам покоя в начале поста. Сейчас мы сделаем что-то нереально крутое, вы даже не подозреваете, что такое возможно.

Действие № 1: Диагностика зрелости стратегии аналитики

Заканчиваем с теорией, пришло время для живых, классных задач…

Основным импульсом, который побудил меня создать матрицу влияния, был неочевидный вопрос № 2: Насколько же вы с вашей аналитической работой имеете значение для денег бизнеса?

Вы имеете значение, если как-то влияете на бизнес. Вы влияете на бизнес, если ваша аналитическая работа достаточно развита, чтобы строить метрики, которые имеют значение. Как вам такое циклическое размышление?

🙂

В нашем случае мы оцениваем зрелость, не через людей, процессы и многие слои технологий. Мы оцениваем зрелость по результату от всех перечисленных танцев с бубном.

Ответьте на простой вопрос: Какие метрики обычно используются для принятия решений и действительно что-то меняют каждую неделю, месяц и т. д.?

Забудьте про тестовые метрики, которые вы строили для практики месяцев девять назад. Забудьте про метрики, которые нужны, чтобы плавать по волнам тошнотворных таблиц «данных ради данных». Забудьте про метрики, которые хотелось бы проанализировать, но пока не до этого.

Действительность. Оценивайте то, что есть сейчас. Бессмысленно обманывать себя.

Возьмите те метрики, которые всегда побуждают к действию, поменяйте им цвет шрифта на зеленый в матрице влияния.

Вот такая матрица получилась у крупного европейского клиента с множеством каналов привлечения трафика после честного исследования:

Многие из digital-метрик окрашены в зеленый, потому что в действительности это так и есть. Вы видите, что стратегия маркетинга компании простирается также на TV и другие оффлайн каналы, в том числе и розницу.

Думаю, вы узнаете многие из этих метрик, потому что сами используете их для анализа каждый день. Они являются результатом кропотливой работы сотрудников компании и внешних подрядчиков по аналитики.

Для данной компании самое зеленое скопление метрик находится в нижнем левом квадранте, большинство имеют влияние десять или меньше (по оси Y в масштабе 1:1). Есть один четкий выброс (Nonline Direct Revenue — показатель, который очень трудно вычислить! Это хорошо, ура!)

Каждый хороший консультант знает, что если у есть матрица 2*2, то можно создать четыре тематических квадранта.

В нашем случае четыре квадранта называются: надежное основание, средний и продвинутый уровни:

Для нашей компании, зрелость аналитики в основном укладывается в область, которую можно назвать «Надежное основание».

Удобная вещь, да?

Всё зависит от того, как давно в компании существует аналитика, сколько аналитиков в ней работает, сколько денег она вложила в технологии данных, размер команды, если это аналитическое агентство, и так далее.

Если у них команда из 50 человек, они вкладывают 18 миллионов долларов в аналитику каждый год в последнем десятилетии, прибавьте к этому 12 инструментов и 25 крупных исследований каждый год… Тогда ясно, что это не очень хорошее положение дел.

Даже без этого, матрица влияния теперь четко показывает, что самые сильные метрики задействуются недостаточно. Это такие метрики, на которыми надо глубже думать, запасаться терпением и серьезно изучать их, чтобы глобально повлиять на итоговые показатели бизнеса.

Действие № 2: Синхронизируем метрики и высшее руководство

Когда есть возможность иметь данные, хочется измерять всё.

Люди обычно считают, что чем больше данных, тем лучше результаты. Агентство предоставляет 40 вкладок отчета с 8-м размером шрифта и горой цифр. Наверно они проделали много работы — а значит это более ценно с точки зрения денег. Замдиректора пытается втиснуть еще два графика с 7 метриками и измерениям в одностраничный дашборд.

Если б большие объёмы данных означали более взвешенные решения, то был бы мир на земле.

Основная часть нашей работы, как аналитиков, сводится к тому, чтобы правильные данные (метрики), попадали нужному человеку в нужное время.

Чтобы сделать это, мы должны учитывать «ранг» метрики (соответствует оси Y).

Ранг — это серьёзность полномочий и принимаемых решений. Также нужно думать о частоте, с которой поступают данные, наряду с глубиной выводов, которыми надо сопровождать данные (IABI FTW!). И наконец, ранг определяет количество времени, отведенного для обсуждения результатов.

Обычные менеджеры имеют меньший ранг, они обязаны принимать тактические решения, стоимостью порядка десятков тысяч долларов. Топ менеджеры и большую полёт, им платят намного больше зарплаты, бонусов и акций компании, ведь они ответственны за принятие сверхстратегических решений, влияющих на десятки миллионов долларов.

Эта проблема теперь имеет красивое и элегантное решение, если применить матрицу влияния.

Разделите матрицу по горизонтали и убедитесь, что метрики доведены до каждого руководителя соответственно с их положением.

Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.

Топ менеджеры живут в сверхстратегической сфере по нашей шкале — приблизительно 40 и выше, если оценивать по уровню принимаемых решений. Этот набор метрик обеспечивает тяжелые решения, требующие достаточного объема бизнес-контекста, глубоких размышлений и они влекут за собой широкие изменения. Аналитикам понадобится время, чтобы провести надлежащий анализ, добыть полезные знания и рекомендации.

Вы также можете заметить, что почти все метрики доставляются топ-менеджерам ежемесячно или реже. Это отражение того, что на их уровне решаются задачи, которые пронизывают структуру компании, систему поощрения и точки касания с пользователем и т. д.

И так, соответствуют ли метрики в дашбордах или презентациях для топ-менеджеров сверхстратегическому уровню?

Возможно, ваша аналитической деятельность устроена так, что ваши топ-менеджеры тратят свое время на принятия тактических решений?

Ниже под слоем для топ-менеджеров вы увидите скопления метрики чуть меньшего стратегического влияния на доход компании, например для руководителей отделов. Время полезности также отличается по оси X. За ними — слой для менеджеров, которые принимают скорее тактические решения.

Последний слой — мой любимый способ улучшить процесс решений: убираем из процесса самого человека. 🙂

Последние технологии позволяют автоматически принимать решения по метрикам сверхтактического уровня на основе алгоритмов машинного обучения. Например, человеку не нужно пересматривать Viewability рекламных объявлений, потому что передовые баннерные платформы автоматически улучшают кампании на основе этой метрики. По правде, дорогостоящий человек, который глядит в отчеты с этой метрикой, только замедлит работу. Не получиться выиграть доли центов, которые эта метрика может дать.

Действие № 3: Стратегическое выравнивание усилий в команде в аналитиков

Еще одно упражнение, в котором мы разрежем матрицу влияния, на это раз упражнение — для самой команды аналитиков.

Команда аналитики сталкивается с непростой задачей, когда нужно распределить усилия и схватиться за одну из чудесных возможностей, которые дает матрица влияния.

Это усугубляется тем, что всегда много дел и мало людей, чтобы чтобы взяться за что-либо новое. Ой, и не говорите мне о времени! Почему в сутках только 24 часа?

Итак, как мы убедимся, что выбрали правильный путь в аналитике?

Разделите матрицу по вертикали вдоль оси X со временем полезности.

Вы можете скачать матрицу влияния в формате Excel в конце этого поста.

Для любой метрики, которая нужна в реальном времени, мы должны расчехлить мощности автоматизации. Кампании могут быть оптимизированы на основе данных в реальном времени: показы, клики, посещения, просмотры страниц, CPA и т. д. Мы должны перестать делать отчеты и начать кормить данными наши рекламные платформы, такие как AdWords, DoubleClick и т. д. С самыми простыми алгоритмами платформы автоматизация могут действовать лучше, чем люди.

Если вы инвестируете в специалистов по машинному обучению у себя в команде, даже самые простые алгоритмы, которые они построят, будут учиться быстрее и скорее превзойдут человека в быстрых тактических решениях.

Рутина перестанет высасывать жизненной силы день за днём, когда решения сверх тактического уровня будут автоматизированы. Аналитики получат время, чтобы сосредоточиться на метриках, которые собираются дольше и требуют более глубокого анализа, чтобы извлечь полезные знания и рекомендации.

Метрики, доступные еженедельно или раз в несколько недель лучше показывать различным руководителям среднего звена (менеджеры и руководители отделов), чтобы поддерживать решения актуальной информацией. Используйте специальные триггерные оповещения, чтобы отправить эти данные нужному человеку в нужное время. В случае недельных метрик, менеджерам будет достаточной тактической информации и, в таком случае, не нужно тратить время на глубокий анализ.

Распределение ролей станет более чётким, снимется ненужное бремя с топ-менеджеров. Станет больше свободного времени, чтобы сосредоточиться на действительно важном.

Когда время полезности метрики начинает приближаться к месяцу, вы попадаете в стратегическую территорию. Взгляните на метрики этой области. Они сложные, стратегические, ранга топ-менеджеров и замдиректоров. Теперь не достаточно отчитаться о том, что произошло, нужно понять, почему это произошло и какими факторами влиять на причину. Так добываются знания, которые потенциально могут принести бизнесу миллионы долларов. Придётся вложиться и усилить вашу аналитику не только выводами, но и конкретными рекомендациями с прогнозом влияния на бизнес. Удивительно, но у вас будет столько же много текста, сколько и данных в отчете (именно так вы поймете, что всё делаете правильно!).

Наконец — кульминация в достижениях аналитика. Последний вертикальный срез включает в себя метрики, которые измеряют результативность целых потребительских групп, сегментов и каналов привлечения среди всего прочего. Вот где мета-анализ вступает в игру. Потребуется больше времени и более сложные аналитические подходы. Придётся тянуть данные из BigQuery или аналогичных платформ, где возможно перемешать данные по-своему, распаковать R, построить статистическую модель (здравствуй, random forest!), чтобы найти наиболее важные факторы, воздействующие на производительность компании.

То, как распределены усилия аналитической команды между этими четырьмя категориями — ещё один способ оценить зрелость аналитики в компании, а также обеспечить производительность, когда аналитиков не много. Например, если большая часть времени съедается отчётами по метрикам из автоматизируемой области, то вы на стадии новичка (т. е. не сильно влияете на прибыль бизнеса).

Матрица влияния — Энциклопедия по экономике

Рис. 1.5. Матрица влияния оплаты на взаимоотношения в группе

По формуле HS0=f (где Н — диагональная матрица изменений норм и отклонений от них, отнесенных на фактический выпуск полупродукта и продукта, а / — матрица влияния потребления ресурсов во всех переделах производственного процесса) можно определить влияние изменений норм и отклонений от них на использование ресурсов и загрузку производственных мощностей в любом из последующих переделов. [c.129]

Напомним, что мы условились считать исследуемое управление и ( ) кусочно непрерывной функцией. Следствием этого является кусочная непрерывность матрицы влияния W (t). Известно, что при любом сколь угодно малом е измеримая функция совпадает с некоторой непрерывной функцией всюду, за исключением точек некоторого множества меры е. Пусть v e ( ) и v»s ( ) — соответствующие непрерывные аппроксимации Ьи ( ) и 8м»( ).

Тогда [c.45]

Условие (8) должно выполняться на оптимальной траектории оно представляет собой р конечных соотношений. Матрица А (т — — 1 строка, р столбцов) однозначно вычисляется на любой фиксированной исследуемой траектории (и( ), а, х( ) это относится и к матрице влияния W (t). [c.64]

Первый способ не требует никаких изменений в алгоритмической схеме, однако он противоречит основной идее метода формальное введение конструкций типа (13) портит дифференциальные свойства минимизируемой функции Ф (а), и, если не принять специальных мер, делает метод неэффективным. Второй способ вполне укладывается в общую идеологию метода, но приводит к увеличению объема матрицы влияния (трудоемкость ее вычисления, однако, по существу, не меняется) и осложняет процесс определения В я решением задачи на условный минимум (11) — (14) сведение к системе линейных уравнений (12) уже, в частности, не проходит. [c.139]

Матрица влияния 44 j Метод бегущей волны 129 [c.485]

Чтобы смоделировать влияние мшистых волокон от различных суставов на зернистые клетки, соответствующие определенному суставу, была построена так называемая матрица влияний (фиг.

6). [c.353]

Матрицы влияния на ситуацию [c.316]

В качестве полезного способа анализа используются матрицы влияния на ситуацию, позволяющие подробно представить влияние каждого элемента из выбранного набора характеристик макросреды на факторы, действующие на уровне отрасли в целом. Матричное представление этого типа, показанное на рис. 9.3, облегчает оценку этих влияний. Такие оценивания должны охватывать не только общие направления изменений, но и их время, и интенсивность. Полученные оценки помогают формировать общее понимание отраслевых изменений и улучшать подготовку менеджеров для формулирования бизнес-стратегий, связанных с этими переменами. [c.322]

При заполнении матриц влияния (отношения между показателями стратегических карт) мы предлагаем использовать нечеткие оценки оценки, соответствующие 0,5, описывают нейтральные отношения их приближение к границам оценочных интервалов (0 и 1) отражает усиление связи (отрицательное и положительное соответственно).

Важно, чтобы качественные оттенки для нечетких оценок, определяющих состояния и отношения, совпадали например, оценка 0,5 характеризует нейтральный уровень связи, выше 0,5 — наличие положительной связи (усиливающейся с приближением к 1), соответственно оценка ниже 0,5 определяет отрицательную связь между элементами, которая усиливается с приближением к 0. [c.97]

Далее, используя определенные на предыдущих этапах отношения в виде матриц влияния RF F R R F, Rp P, Rp o RI->P RI- P> формируется оценка вклада СЕ проекта развития /в достижение конечных финансовых целей организации, с учетом прямого и косвенного влияния проекта на систему сбалансированных показателей. Для этого необходимо найти результат операции [c.98]

Таблица 17.2 Матрица влияний по конфигурационному управлению

Теперь рассмотрим функцию контроля за изменениями. Внесение каждого изменения приводит к определенным последствиям, которые необходимо учитывать.

Для этого используется матрица влияний (табл. 17.2), в которой отмечают, какие компоненты изделия требуют пересмотра для реализации предлагаемого изменения. Она также поможет решить вопрос о целесообразности реализации изменений если по некоторой причине невозможно выполнить какой-нибудь пункт, указанный в матрице влияний то изменения не следует проводить. Для создания нового изделия необходимы новые документы, новые руководства и т. д. Для pea- [c.335]

Рассматриваемые здесь таблица решений и матрица влияний построены в предположении, что новые модификация и версия заменяют старые модификации и версию, а новые изделия и вариант не заменяют старые. При других предположениях таблица и матрица будут иметь другой вид. [c.336]

Как соотносятся между собой матрица рост — доля рынка и типы диверсификации, приведенные в табл. 4.2 В модели диверсификации предполагается, что большое значение имеет связь между продуктами, что синергия важна и оказывает сильное влияние на рентабельность и устойчивость. [c.135]

Матрица системы относительных оценок при определении приоритетности влияния технического прогресса в развитии нефтяной промышленности приводится в табл. 8. [c.24]

Исходной информацией для проведения факторного анализа является матрица коэффициентов корреляции между показателями, рассчитанная по результатам выборочных наблюдений. Причем особенностью факторного анализа является отсутствие ограничений на число и взаимосвязь показателей, что особенно важно для экономических исследований, поскольку изолировать влияние отдельных показателей на поведение всей системы оказывается в большинстве случаев весьма трудно. Особенно характерно это для анализа роста производительности труда в бурении. Дело в том, что здесь до настоящего времени не предложено единого показателя производительности труда, однако наиболее эффективным для оценки производительности труда буровых бригад должен быть признан показатель сметной стоимости выполненного объема работ. Именно этот показатель и был взят нами для анализа производительности труда в Нефтекамском УБР. [c.18]

Знание матрицы полных затрат (Е — 4) позволяет провести анализ взаимосвязей конечного н валового продуктов определить полные затраты народного хозяйства па выпуск конечного продукта того или иного вида оценить влияние на экономику изменений структуры составляющих конечного продукта (например, структуры потребления или внешней торговли) рассчитать, какое влияние окажет на народное хозяйство изменение коэффициентов прямых затрат определить структуру основных фондов производственных отраслей, необходимую для выпуска данного объема конечной продукции. [c.267]

При формировании рабочих формул расчета влияния факторов в условиях применения ЭВМ пользуются следующими правилами, -отражающими механику работы с матрицами подынтегральные выражения элементов структуры факторной системы для мультипликативных моделей строятся путем произведения полного набора элементов значений, взятых по каждой строке матрицы, отнесенных к определенному элементу структуры факторной системы с последующей расшифровкой [c. 134]

Например, строится матрица взаимосвязи охвата продуктов сегмента рынка от низкого до высокого значения под влиянием относительного уровня рентабельности производства и реализации продукта (от низкого значения, равного 0, до высокого значения, равного 1). На поле матрицы образуются зоны, которые заняты конкурентами (незаштрихованные окружности) и зоны, которые предполагаются к занятию (заштрихованные окружности). Из приведенного примера видно, что если предприятие при выпуске продукции будет обеспечивать относительный уровень рентабельности в пределах 0,3—0,4, то оно попадает в сек- [c.318]

Влияние факторов на соответствующую цель устанавливается пс шкале от 1 до 10 (единичное целевое значение фактора-еп, е12…), а относительные целевые веса определяются в долях от единицы по каждому фактору и каждой цели и в числовом виде сводятся в матрицу (таблица 26). [c.141]

Необходимо отметить, что в ряде случаев предположение о независимости случайных параметров a/ -(w), й,-(со) в задаче Г3. 25) для технологических процессов нефтеперерабатывающих предприятий оказывается недостаточно обоснованным. Между элементами матрицы условий и вектора ограничений имеют место функциональные связи и корреляции, учет которых оказывает существенное влияние на вид и свойства стохастической задачи, а также и на конечные результаты оптимизации. [c.68]

На вертикальной оси матрицы отражены темпы роста рынка СБЕ. На рис. 3.3 они варьируются от 0 до 20 %, но диапазон колебаний может быть различным. Высокими считаются темпы роста рынка свыше 10 %. Относительная доля рынка (горизонтальная ось) показывает соотношение доли рынка СБЕ и доли рынка ее наиболее крупного конкурента. Она отражает степень влияния компании на соответствующем рынке. Относительная доля рынка (ОДР), обозначаемая как 0,1х, означает, что объем продаж СБЕ компании составляет только 10 % от объема продаж лидера ОДР, равная 10х, означает, что СБЕ компании — лидер рынка, объем продаж которого в 10 раз превышает продажи второго по значению конкурента. ОДР делится на высокие и низкие, при 1х взятом за разделительную линию. [c.121]

ВЛИЯНИЕ ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ НА БЕЗОТКАЗНОСТЬ РАБОТЫ БИС ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ МАТРИЦ [c.30]

В основе матричных моделей лежат нормативные матрицы (технологическая, трудовая, фондовая, материальная), т. е. важнейшие элементы затрат (прямая заработная плата, использование сырья и основных вспомогательных материалов) рассчитываются на основе нормативов затрат отдельных ресурсов, а потому и интегральные затраты удобно анализировать по нормативному методу, обеспечивая анализ на единой основе. Дело в том, что на уровень отдельных показателей в различные периоды существенное влияние оказывают ряд факторов, не связанных с функционированием его в нормальных условиях (например, использование вспомогательных рабочих для выполнения производственной программы, перебои в материально-техническом снабжении и т. д.), т. е. различные отклонения за счет случайных факторов не дают объективной характеристики возможностей использования ресурсов предприятия, заложенных в технической базе и организационно-техническом уровне производства. Применение матричных моделей позволяет расширить границы анализа, провести анализ возможностей предприятия, его ресурсов, учтен- [c.232]

Следует заметить, что составление матрицы решений требует глубоких знаний специфики производ мышления, опыта для достоверного прогнозирования появления возможных ситуаций (объект потенциального влияния на результаты деятельности. Приведенная матрица решений может быть иа решений и в условиях риска. [c.89]

Здесь W (t) — матрица г — т -(- 1, i-я строка которой-является г-мер-ной вектор-функцией ifff(t), производной функционала Ff[u(-J W (t) называют матрицей влияния она позволяет вычислить влияние малого возмущения управления на положение изображающей точки F [и ( ) — — 8м ( )] в Ет+1 (вычислить, разумеется, лишь в первом порядке, с точностью до О( 8и 2)). Таким образом, формула (10) определяет отображение конуса всевозможных вариаций управления Ки в конус смещений Кр то, что все SF образуют конус — очевидно если смещение ЬР соответствует вариации ц ( ) Ки, то смещение XS. F (где X > 0) соответствует вариации >8и ( ) 6 Ки-Очень важна для дальнейшего [c.44]

Конкретные обозначения для элементов этих матриц выбраны, в частности, с учетом матрицы влияний, показанной на фиг. 6. Например, матрица гранулярного слоя для поворота плеча, показанная на фиг. 8, учитывает 20 вариантов положения и 10 вариантов скорости, что дает в общей сложности 30 наборов мшистых волокон от матрицы поворота плеча. Это соответствует тому обстоятельству, что, согласно матрице влияний (фиг. 6), 30/72 входного сигнала на клетки Пуркинье, суммирующие информацию о повороте плеча, должно приходить от мшистых волокон поворота плеча. Условно предполагалось, что 2/з информации о состоянии сустава составляет информация о положении сустава и /з— информация о скорости сустава. [c.358]

Из фиг. 8 видно, что приписывание элементам матрицы определенных величин делалось не случайным образом. Чувствовалось, что число элементов матрицы слишком мало, чтобы дать представительную картину значимости различных волокон с учетом статистических закономерностей. Эти матрицы были составлены вручную и отражали, таким образом (так же как и матрица влияний), субъективное суждение автора о важности тех или иных выходов для клеток Пуркинье, управляющих моторными выходами. Важно подчеркнуть, однако, что построенные матрицы далее не изменялись. Это соответствует структуре гранулярного слоя с генетически предопределенными взаимосвязями, остающимися структурно неизменными в течение всей жизни животного. [c.358]

В следующих параграфах дается определение макросреде, подробно рассматриваются ее основные сегменты социальные, политические, технологические, экономические, экологические и институциональные. Показано, каким образом можно учесть изменения макросреды как их отслеживать, сканировать и прогнозировать. Приведены две наиболее широко используемые методологии анализа макросреды сценарии и матрицы влияния. Рассмотрено интегрирование анализа макросреды в разработку стратегии и ее реализацию. Чтобы показать процесс и результаты анализа макросреды более всесторонне (см. пример 9.1), в качестве примера взята деятельность корпорации Monsanto orporation. [c.295]

На рис. 6.6 показано соотношение между двумя вышеотмеченными характеристиками. Каждый из четырех квадрантов изображенной матрицы включает примеры работ, соответствующих степени влияния на них той или иной характеристики работы. Введение изменений в работу и организацию может переместить работу из одного квадранта матрицы в другой. Например, перевод сборки автомобиля с конвейера на движущиеся тележки (опыт фирмы Вольво ) перемещает сборщика из квадранта 1 ближе к центру или даже в квадрант 3. [c.266]

В матрице ситуационного анализа (SWOT), произведенного экспертами по системе трех факторов, отобранных экспертами в качестве главных для каждого поля, представлена оценка слабых и сильных сторон предприятия (табл. 26). Результат суммарного влияния слабых и сильных сторон предприятия на возможности и угрозы со стороны внешней среды положителен (значение, равное +5). Несмотря на изменившиеся экономические условия, приведшие к недостаточно высоким и неустойчивым рыночным позициям предприятия, оно в целом располагает значительным положительным потенциалом для осуществления и развития своей хозяйственной деятельности. [c.354]

Позиция имеет чистую положительную стоимость ее ввода. Короткая позиция приносит доход 145,21вдень.При больших позициях на акцию эта стоимость имеет значительное влияние в колонке (+time) в разделе P L матрицы риска. [c.220]

Анализ и управление стейкхолдерами компании на примере матрицы — PowerBranding.ru

Основы → Лучшие инструменты стратегического анализа → Как работать со стейкхолдерами? (Stakeholder Analysis)

Стейкхолдер (stakeholder) — понятие, которое описывает человека, группу лиц или отдельные организации, чьи действия, поведение или решения могут влиять на прибыль компании и процессы в ней. Стейкхолдеров разделяют на внутренних (находятся внутри организации) и внешних (за пределами предприятия).

Оглавление:

Кто такие стейкхолдеры?
Теория управления стейкхолдерами
Анализ стейкхолдеров (Stakeholder Analysis)

Кто такие стейкхолдеры?

В общемировой практике к стейкхолдерам фирмы относят следующие группы лиц: поставщиков, конечных покупателей товара, посредников, инвесторов, работников и учредителей компании.

Поставщики фирмы являются стейкхолдерами, так как влияют на стоимость сырья, на сроки и условия поставки, что напрямую связано с издержками компании. Посредники фирмы относятся к стейкхолдерам, так как могут влиять на воспринимаемое качество и объем продаж товара (например, розничные торговые сети, выставляющие товар на невыгодных местах продаж) или на затраты компании (например, исследовательские и рекламные агентства).

Конечные покупатели являются внешними стейкхолдерами так как представляют спрос на продукт, выдвигают определенные требования к свойствам и качеству товаров компании, а значит также влияют на уровень себестоимости товара и издержки фирмы. У покупателей может измениться уровень дохода или численность, что может привести к снижению спроса на товар.

Инвесторы и учредители компании являются стейкхолдерами, так как напрямую принимают решения, связанные с выбором стратегии ведения бизнес отрасли, согласовывают бюджет на продвижение и развитие товара, и влияют на прибыль компании. Персонал является внутренним стейкхолдером и влияет на скорость и качество выполнения работ по созданию продуктов и развитию компании в отрасли.

В управлении проектами часто используется понятие «стейкхолдер», которое означает заинтересованное лицо, способное повлиять на успех и затраты проекта. Основные группы стейкхолдеров проекта: руководитель, участники, привлекаемые внешние эксперты и персонал.

Теория управления стейкхолдерами

Теория управления стейкхолдерами была впервые подробно изложена Эдвардом Фриманом (R. EdwardFreeman) в книге «StrategicManagement: A Stakeholder Approach». Фриман считал, что понимание и выделение групп людей, способных влиять на бизнес или отдельный проект, позволяют четко структурировать и оптимизировать процесс управления. В своей концепции он разделил процесс анализа и управления стейкхолдерами на 6 этапов:

Определение всех стейкхолдеров
Определение ключевых потребностей всех стейкхолдеров
Анализ интересов и влияния каждого стейкхолдера
Формирование списка действий для управления ожиданиями стейкхолдеров
Исполнение запланированных действий
Анализ результатов управления и повторение процесса

Анализ стейкхолдеров (Stakeholder Analysis)

Анализ заинтересованных лиц позволяет определить интересы всех стейкхолдеров, которые могут повлиять на проект; выявить потенциальные сложности, которые могут прервать проект или снизить успешность проекта; выделить ключевых лиц, которые должны быть информированы о ходе проекта, определить группы лиц, которые должны быть вовлечены на каждом этапе проекта, оценить средства, правила и принципы коммуникации на протяжении всего проекта и спланировать действия для снижения негативного влияния стейкхолдеров на ход проекта.

Рассмотрим 3 основных этапа процесса оценки и анализа стейкхолдеров проекта: выявление стейкхолдеров, оценка влияния стейкхолдеров и разработка тактических действий по управлению стейкхолдерами.

Поиск стейкхолдеров проекта

Любой анализ стейкхолдеров начинается с определения всех заинтересованных лиц проекта. На данном этапе будет полезен мозговой штурм с перечислением множества различных вариантов для того, чтобы максимально полно перечислить всех лиц, способных повлиять на исход проекта. В определении стейкхолдеров могут помочь следующие вопросы:

Действия кого могут привести к недостижению целей проекта?
Кто больше всего заинтересован в выполнении данного проекта?
Существовал ли подобный проект ранее? Если да, то был ли он успешным?
Все ли отделы должны принимать участие в этом проекте?
Какие вопросы, блоки вопросов необходимо будет решить в ходе проекта?
Кто лучше всего разбирается в данных и способен самостоятельно их?

Оценка влияния и важности стейкхолдеров

Вторым важным шагом анализ стейкхолдеров является оценка степени их важности и возможностей повлиять на успех проекта.

Влияние – это сила стейкхолдера в управлении проектом. К влиянию относят возможность стейкхолдера влиять на уровень инвестирования проекта и участие в бюджетировании проекта; влияние на людей, принимающих решения по ключевым вопросам в ходе проекта.

Важность — это вклад стейкхолдера в результат проекта. Определяется тем, насколько удовлетворение потребностей, решение проблем и интересов каждого стейкхолдера может повлиять на результат проекта. К важности относят , например, особые знания или умения стейкхолдера, а также интересы/потребности, которые должны быть удовлетворены для того, чтобы проект стал эффективным.

Если стейкхолдер является одновременно и «важным» и «влиятельным», то он – главный стейкхолдер и должен быть полностью вовлечен в управление и контроль проекта. Если стейкхолдер является либо «важным» либо «влиятельным», то он – второстепенный стейкхолдер, им необходимо управлять на протяжении всего процесса.

Выбор стратегии работы со стейкхолдерами

Третьим важным этапом процесса анализа стейкхолдеров является определение механизмов вовлечения каждого стейкхолдера в проект и способов управления его действиями. На практике существует 4 основные стратегии управления стейкхолдерами, которые описаны в следующие матрице.

Рис. 1 Матрица — карта стейкхолдеров

Первая стратегия заключается в максимальном вовлечении и применяется к стейкхолдерам с высоким уровнем важности и влияния. Данная группа представляет собой основных стейкхолдеров проекта и должна максимально привлекаться у принятию решений в проекте. Необходимо повышать заинтересованность группы в проекте и полностью удовлетворять ее потребности. Рекомендуется использовать принцип партнерства в коммуникации при ведении переговоров по проекту с этой группой.

Вторая стратегия носит консультативный характер и применяется к стейкхолдерам с высоким уровнем влияния, но низким уровнем важности, второстепенным стейкхолдерам. Их рекомендуется привлекать в качестве консультантов и согласовывать с ними только важные стратегические решения по проекту.

Третья стратегия заключается в получении поддержки проекта и применяется к стейкхолдерам с низким уровнем влияния, но высоким уровнем важности, второстепенным стейкхолдерам. Данная группа стейкхолдеров должна быть ознакомлена со всеми ключевыми решениями по проекту, не смотря на то, что она не принимает прямого участия в решениях по проекту. При этом рекомендуется данную группу привлекать к обсуждению возможных проблем и заручаться поддержкой у нее дополнительной поддержкой по важным решениям.

Четвертая стратегия заключается в игнорировании и используется для стейкхолдеров с низким уровнем влияния и низким уровнем важности, второстепенных стейкхолдеров. Рекомендуется исключительно привлекать данную группу к выполнению требуемых задач, не погружать ее в детали проекта и использовать самый низкий уровень информирования.

Твитнуть

Cледующая статья:

АВС анализ в маркетинге: как правильно использовать на практике

Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.comments powered by Disqus

Матрица влияния | Psychology Today

Четвертая и последняя часть Единой Теории называется Матрица Влияния (IM). IM является расширением теории поведенческих инвестиций к социальным мотивационным и эмоциональным процессам человека, что означает, что она включает шесть принципов BIT. Как и система ToK, IM также поставляется с диаграммой. Эта диаграмма представляет собой карту архитектуры, лежащей в основе того, как люди обрабатывают социальную информацию, развивают социальные цели и руководствуются эмоциями при навигации в социальной среде. IM утверждает, что основной социальной мотивацией является социальное влияние, и что существуют универсальные характеристики, связанные с высоким по сравнению с низким социальным влиянием, и что люди обладают способностью воспринимать эти характеристики и, как правило, мотивированы искать и приближаться к показателям высокого влияния и избегать и отказываться от индикаторов низкого влияния. IM далее постулирует, что люди договариваются о влиянии на три измерения процесса отношений, называемые властью (доминирование и подчинение), любовью (присоединение и враждебность) и свободой (автономия и зависимость), а также то, что из первоначального ложа зависимости мотивы власти, любовь , и автономия возникают и направляют социальное развитие людей. Как описано в этой главе, посвященной ИМ, модель объединяет широкий спектр различных точек зрения, включая теорию привязанности, психодинамическую теорию, теорию черт, межличностную психологию и эволюционную психологию. Матрица влияния занимает центральное место в понимании единой теории, поскольку мотивы социального влияния играют решающую роль в том, как люди оправдывают свое поведение.

Использование Матрицы в действии

Я думаю, что лучший способ увидеть, как работает IM, это использовать его для анализа людей в действии. Фильм «Обычные люди », удостоенный премии «Оскар», предлагает одно из лучших изображений психотерапии, человеческих и семейных конфликтов, когда-либо созданных для большого экрана. В фильме есть кульминационная сцена, в которой запечатлен динамический поток мотивационных состояний, представленных ИМ. История о семье из высшего среднего класса, пережившей травматичную смерть старшего сына Бака, изобилует темами власти, любви, независимости и зависимости. Мать, Бет, эмоционально ограниченная женщина, которая очень любила Бака и просто не может смириться с его потерей. Отец, Кальвин, уступчивый, ориентированный на других человек, который пытается сохранить мир. Большая часть истории сосредоточена на том, как их сын Конрад пытается справиться как с потерей старшего брата, так и со сбивающим с толку, эмоционально отстраненным и замкнутым поведением своей матери.

Когда начинается фильм, примерно шесть месяцев назад Конрад предпринял серьезную попытку самоубийства и впоследствии был госпитализирован на несколько месяцев. У него по-прежнему были симптомы посттравматического стресса и депрессии, и в начале фильма он начал психотерапию, при этом процесс был сосредоточен на его горе, изучении его эмоций и отделении от других, особенно от его матери. Одним из самых уникальных аспектов Матрицы Влияния является то, как она фиксирует динамическое течение процессов отношений, как внутрипсихических, так и межличностных.

Вот сцена на YouTube. Я рекомендую вам посмотреть клип, а затем прочитать анализ ниже, а затем просмотреть его снова. Первые несколько минут предлагают юмористическое изображение Конрада, набравшегося смелости, чтобы связаться с девушкой для свидания. Сцена, которую я буду анализировать, начинается примерно через три минуты после начала клипа.

Сцена начинается с появления Бет с сердитым выражением лица, когда Кэлвин и Конрад начинают украшать рождественскую елку в гостиной. Хотя Конрад был хорошим пловцом, он решил покинуть команду по плаванию, отчасти для того, чтобы заявить о своей независимости. Однако он не сообщил своим родителям об этом решении, и Бет только что узнала об этом через друга семьи. Чрезвычайно озабоченная имиджем семьи, она в ярости на Конрада за обман.

«Что случилось?» Кэлвин спрашивает Бет.

Раздраженная Бет отвечает: «Почему бы тебе не спросить его, что случилось? Тогда тебе не придется слышать это от Кэрол Лазенби».

Конрад сознательно поворачивается к отцу и говорит: «Папа, я ушел из команды по плаванию».

«Кэрол думала, что я знаю», — огрызается Бет. «Конечно, почему бы и нет, это случилось больше месяца назад!»

С точки зрения Матрицы Влияния (и Гипотезы Обоснования), нарушив подразумеваемый общественный договор, Конрад предал Бет и стоил ей социального капитала с точки зрения ее имиджа. Это активирует в Бет гнев и возмущенную гордость. Цель Бет состоит в том, чтобы заставить Конрада извиниться и подчиниться, так как это, по крайней мере, восстановит некоторое равновесие в отношениях. Конфликт обостряется, потому что в результате терапии и большего контакта со своими противоречивыми чувствами по отношению к матери Конрад не чувствует склонности извиняться, поскольку он воспринимает ее как холодную и замкнутую.

«Где ты был каждую ночь?» Кэлвин спрашивает Конрада.

Несколько застенчиво Конрад отвечает: «В районе… в основном в библиотеке».

Обеспокоенным голосом Кэлвин спрашивает: «Почему ты не сказала нам, Конни?»

«Не знаю… Я не думал, что это имеет значение. »

«Что ты имеешь в виду? Почему это не имеет значения? Конечно имеет значение…»

«Нет, это было предназначено для меня, Кэлвин!» Бет вмешивается резко. Обращаясь к Конраду: «Для тебя действительно важно попытаться причинить мне боль, не так ли?»

Не получив извинений и фактически проигнорированный Конрадом, когда он повернулся, чтобы вступить в бой с Кэлвином, она пытается наказать Конрада, охарактеризовав его как подлого.

Разозлившись, Конрад отвечает: «А ты не перепутал?»

Вместо подчинения и избегания, к чему раньше часто склоняло депрессивное мышление Конрада, на этот раз, отчасти с помощью терапевтического процесса, который позволил ему получить доступ к своим чувствам гнева и обиды по отношению к своей матери, он демонстративно вступает в бой. в конфликте, пытаясь показать, что на самом деле его мать нарушает взаимность и причиняет ему боль. Как это часто бывает в интенсивных межличностных конфликтах, обе стороны теперь чувствуют себя обиженными и активизировали властные и враждебные фреймы, которые подчеркивают их собственные интересы.

«О?» Бет отвечает. «И чем я вас обидел? Поставив вас в неловкое положение перед другом? «Бедная Бет, она понятия не имеет, что задумал ее сын. Он лжет, а она верит каждому его слову».

Здесь мы явно видим беспокойство Бет об управлении впечатлениями. Ее потребности в управлении впечатлением и сохранении лица очевидны на протяжении всего фильма.

«Я не лгал», — жалуется Конрад.

Ложь явно не имеет оправдания и поставит Конрада в положение виновного. Его гнев побуждает его бросить вызов этой характеристике. Бет отвечает, оправдывая, почему это ложь и упущение, а затем почему ей нужен контроль над ним.

«Да! Ты лгал каждый раз, когда приходил в этот дом в 6:30.» Становясь обезумевшей от видимости, Бет заявляет: «Все начинается сначала, ложь, сокрытие, исчезновение на несколько часов. Я не потерплю этого. Я не могу этого терпеть».

Конрад сердито отвечает: «Ну, тогда не надо! Иди в Европу!»

Взаимозависимое требование, оправдывающее размежевание и тем самым бросающее вызов ее потребности контролировать его действия.

«Конни!» Кэлвин движений, чтобы успокоить Конрада.

Конрад кричит: «Нет, единственная причина, по которой ее это волнует — единственная причина, по которой ей наплевать на это, — это то, что кто-то другой узнал об этом первым!»

Здесь мы впервые в фильме видим, как Конрад явно выражает свою основную озабоченность тем, что его мать на самом деле не заботится о нем, за исключением того, что это влияет на мнение других людей об их семье. В соответствии как с теорией привязанности, так и с матрицей влияния, эта основная проблема находится в центре эмоционального беспокойства Конрада.

Активно вставая между ними, Кэлвин поворачивается к Конраду. «Теперь просто успокойся. Прекрати, просто прекрати».

«Нет! Скажи ей, чтобы она прекратила это», — агрессивно говорит Конрад. — Ты никогда ей ни хрена не рассказываешь! И я знаю, почему она так и не пришла в больницу, она была занята поездкой в чертову Испанию и чертову Португалию. Какое ей дело до того, что я там по яйцам подвешусь?

Теперь гнев Конрада, связанный с его неудовлетворенной потребностью в зависимости, вырывается наружу. Он, наконец, дает голос темному, тайному страху. Здесь также полезно отметить, что воспоминания классифицируются частично на основе эмоционального содержания. Таким образом, по мере того, как его гнев становится все более активным, он заполняется прошлыми адаптивными репрезентативными сетями эмоционально схожих ситуаций (т. е. периодов, когда его мать воздерживалась, когда он нуждался в ее заботе). Также полезно отметить, что его ответ отцу говорит сам за себя. Несмотря на то, что он знает, что его отец любит его, ясно, что уступчивый стиль Кэлвина оставил Конрада беззащитным перед холодным дистанцированием матери.

Возмущенная Бет отвечает: «Может быть, так они сидят и разговаривают в больнице, но мы не в больнице.»

Игнорируя содержание утверждения Конрада, Бет пытается восстановить власть и контроль, напоминая ему о его «патологии» и настаивая на том, что его действия абсолютно неоправданны.

Конрад кричит: «Ты никогда не был в больнице! Откуда ты знаешь о больнице?»

Обида и гнев остаются сильно активированными.

Кэлвин снова пытается снизить интенсивность обмена. «Вы знаете, что у нее был грипп, и она не могла войти внутрь, но она пришла и…»

Целевое состояние Кальвина — поддержание дружеских отношений ясно видно из этого диалога. Здесь он пытается оправдать действия Бет совершенно иначе, чем интерпретация Конрада. Это смещает приписывание того, что она не пошла в больницу, с отсутствия любви Бет к Конраду на внешние факторы.

Конрад прерывает: «У нее не было бы гриппа, если бы Бак был в больнице, она бы пришла, если бы Бак был в больнице!»

Конрад оспаривает оправдание Кальвина прямым сравнением с Баком, пытаясь продемонстрировать, что не внешние факторы, а ее чувства к нему объясняют, почему она никогда не обращалась в больницу.

Бет резко отвечает: «Бак никогда бы не оказался в больнице!»

Комментарий Бет обжигает сердце Конрада. Чувствуя себя нелюбимым своей матерью, Конрад потратил много эмоциональной энергии на борьбу с причиной. Во-первых, он задавался вопросом, было ли это в его голове. Затем, когда он пришел к выводу, что она на самом деле не любит его, ему пришлось спросить, почему. Было ли это потому, что его мать была неспособна любить? Нет, потому что она явно любила Бака. Было ли это потому, что она была подлой и ей нравилось утаивать от него? Если так, то это привело к чувствам гнева и враждебности. Но что, если это произошло из-за того, что с ним что-то в корне не так? Что, если он не заслужил любви? Глубинные страхи и убеждения о том, что человек непривлекателен, занимают центральное место во многих теориях психопатологии. Именно страх, что она утаила свою любовь из-за того, что с ним что-то в корне не так, сделал этот комментарий для него таким жгучим. По сути, это говорит ему: «Да, ты прав. Я не пришел, потому что мне было все равно, и мне было все равно, потому что ты был недостоин».

«Хватит!» — кричит Кэлвин.

Конрад убегает в свою комнату.

«Что, черт возьми, там только что произошло?» — недоуменно спрашивает Кэлвин. «Кто-нибудь должен подойти к нему».

Разочарованная Бет поворачивается к Кэлвину. «О боже, да, это шаблон, он ходит по нам, а ты подходишь и извиняешься!»

Обратите внимание на то, как Бет использует рамки, связанные с властью, для обмена отношениями и прямо обвиняет Кальвина в чрезмерной уступчивости и уступчивости.

«Я не собираюсь извиняться…»

Перебивая его, Бет говорит: «Да, конечно. Ты всегда извиняешься. Ты извиняешься перед ним с тех пор, как он вернулся домой из больницы, только ты этого не видишь».

В гневе Кэлвин защищается. «Я не извиняюсь». Стиснув зубы: «Я, черт возьми, пытаюсь его понять!»

В очередной раз возмутившись, Бет отвечает: «Не говори со мной так. Ты говоришь со мной так, как он с тобой!»

Глубоко вздохнув, Кэлвин пытается разрядить обстановку. «Бет, не будем ссориться, ладно? Не ссоримся, ладно? Пожалуйста, пойдем наверх…»

Она смотрит на него, но не двигается.

В этом разговоре мы видим, что Бет пытается сохранить свое доминирующее положение в отношении Конрада и ситуации в целом. С ее точки зрения, Конрад действовал безответственно и должен был извиниться. Вместо этого он был дерзким, что оправдывало ее мнение о том, что с ним просто что-то не так. Напротив, Кальвин готов слушать, понимать и принимать во внимание сомнения. Гнев Кэлвина почти достигает точки кипения, но он быстро восстанавливает контроль и вновь заявляет о необходимости быть дружелюбным.

Кэлвин уходит и идет в комнату Конрада. Войдя, он находит Конрада плачущим на кровати, закрыв лицо руками.

«Мне нужно поспать», — хнычет Конрад.

«Через минуту.»

«Я не это имел в виду», — всхлипывая, говорит Конрад. «Я ничего не имел в виду, извините. Пожалуйста, не сердитесь».

Изменения в мотивационно-эмоциональном тоне Конрада поразительны. Вместо того, чтобы продолжать злиться и дерзить, он теперь извиняется, напуган и почтителен. Он не высмеивает агрессивно свою мать, оправдывая то, на что он имел право от нее, как он только что делал, но вместо этого он кажется пронизанным чувством вины, снова и снова извиняясь за то, что выплеснул свою ярость, и умоляя отца не злиться на него. Чем можно объяснить этот сдвиг? Именно здесь теория динамического контроля Матрицы Влияния проделывает наиболее впечатляющую работу. Комментарий Бет вызвал у Конрада реакцию вынужденного подчинения, основанную на стыде. Это привело к тому, что его ориентация Матрицы Влияния изменилась с верхнего левого угла на нижний правый. Проиграв битву из-за того, что она ударила его эмоциональную ахиллесову пяту, Конрад был переполнен чувством вины и стыда, и теперь он мотивирован извиниться и избежать последствий столкновения.

«Я не сумасшедший. Я просто пытаюсь понять, что там произошло.»

«Я не знаю, что случилось, я сожалею обо всем этом. Я сожалею обо всем этом. Просто скажи ей, что я не хотел этого. Просто скажи ей, что я сожалею, хорошо?»

Его чувства давно были набиты, и не зря. Они вызывали огромную тревогу, потому что несли потенциально катастрофические последствия либо для Бет (то есть, что она была матерью, которая не любила своего сына), либо для Конрада (то есть, что он был непривлекательным). Теперь Конрад просто хочет исправить ущерб и восстановить равновесие в отношениях.

«Почему бы тебе не сказать ей?» — спрашивает Кальвин.

Словно нож пронзил его сердце, Конрад кричит: «О Боже, нет, я не могу… разве ты не видишь, что я не могу с ней разговаривать?»

«Почему бы и нет?» — озадаченно спрашивает Кэлвин.

«Потому что это ничего не меняет, это не меняет того, как она смотрит на меня», — говорит Конрад, все еще закрывая лицо рукой.

Переживание Конрадом холодности его матери лежит в основе его существа. Хотя он и жаждет быть ближе, но не испытывает чувства взаимности. Таким образом, из-за мотивов контрзависимости ему необходимо сохранять дистанцию, чтобы защитить себя.

Пытаясь помочь, Кэлвин объясняет: «Она была расстроена, Конрад. Твоя мать пострадала из-за того, что ты ушел из команды по плаванию. Я сам этого не понимаю…»

«Нет, я не имею в виду только сейчас , — в отчаянии голос Конрада возвышается, — разве вы не понимаете? Я имею в виду не только сегодня.

«Что же тогда? Объясни мне это.»

«Я не могу, папа. У тебя все желе и пудинг, ты ничего не видишь.»

Неконфликтный, уступчивый стиль Кальвина имеет последствия. Чтобы сохранить дружественный взгляд на вещи, он отфильтровывает многие конфликтные моменты в семье.

«Какие вещи. Какие вещи… Я хочу, чтобы ты сказал мне»

«Что она меня ненавидит, разве ты не видишь?» Конрад кричит.

Недоверчиво: «Твоя мать не ненавидит тебя, Конрад».

Уныло сдаваясь, Конрад говорит: «Хорошо, хорошо. Она не хочет. Пожалуйста, оставьте меня в покое». Через мгновение Кэлвин встает и уходит.

И здесь мы видим, как разыгрывается главная эмоциональная дилемма Конрада. Отчаянно нуждаясь в подтверждении со стороны отца, но опасаясь, что отец не сможет распознать то, что он видит, Конрад явно колеблется между объяснением своих чувств и отталкиванием отца. Наконец, он выпаливает свой опыт, но по множеству мотивационных и когнитивных причин Кальвин не видит динамики, которую чувствует Конрад. Следует отметить, что позже в фильме Кальвин действительно приходит к пониманию правды в утверждении Конрада, и это имеет серьезные последствия для его отношений с Бет.

Матрица влияния СМИ: что это такое?

В 2017 году CMDS запустила проект «Матрица влияния СМИ» , чтобы исследовать глубокое влияние, которое быстрые изменения в политике, источниках финансирования и технологических компаниях в общественной сфере оказывают на журналистику сегодня.

В стратегии CMDS на 2017–2019 годы отмечается: «То, как независимые журналисты и СМИ выполняют свою фундаментальную роль в информировании и обогащении демократического дискурса, во многом определяется политическими решениями, спонсорами и владельцами, а также состоянием общественной сферы. Все они формируют силовую динамику, которая формирует и влияет на независимые СМИ и журналистику. Чрезвычайный рост популизма в 2016 году, сопровождаемый волнами путаницы, пропаганды и фейковых новостей, теперь является частью этой динамики. Роль СМИ в обществе и политике коренным образом меняется. Сейчас, как никогда ранее, понимание ключевых сдвигов в этих отношениях имеет решающее значение для понимания и влияния на процесс разработки политики, расширения прав и возможностей гражданского общества и улучшения среды, в которой работают журналисты».

С 2017 года в рамках проекта Media Influence Matrix Project исследовался меняющийся ландшафт:

Правительственное и политическое пространство с акцентом на изменения в политике и нормативно-правовой среде;
Финансирование , с акцентом на основные источники финансирования журналистики и влияние на редакционное освещение;
Технологии в общественной сфере, с акцентом на то, как технологические компании посредством таких действий, как автоматизация и распространение контента на основе алгоритмов, влияют на средства массовой информации и журналистику.

Особое внимание проект уделяет средствам массовой информации, в том числе новым игрокам. Исследование не направлено ни на исчерпывающую картографию всей медиа-индустрии, ни на конкретные секторы медиа. Вместо этого мы сопоставляем самые популярные и наиболее влиятельные средства массовой информации по странам и анализируем их изменяющиеся отношения с политиками, правительством и технологическими компаниями.

Матрица влияния СМИ изначально рассчитана на два года. Но поскольку Матрица расширилась до более чем 40 стран, теперь она становится постоянным проектом, используемым для оценки состояния журналистики в каждой стране. Серия сравнительных статей, аналитических статей и наборов данных будет постепенно добавляться к сборнику страновых отчетов.

Матрица влияния СМИ призвана ответить на следующие вопросы:

ПО ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВУ

Каковы ключевые изменения в регулировании?

Мы определяем регулирующие органы, в компетенцию которых входят решения, влияющие на СМИ и журналистику. Карта сопровождается анализом основных изменений в политике и регулировании СМИ, включая изменения в сфере компетенции и задачах, составе и финансировании регуляторов вещания, печати, интернета и данных.

Кто и как принимает политические решения, и какое влияние эти решения оказывают на СМИ?

Мы сопоставляем ключевых лиц, принимающих решения в области регулирования и политики. Карта сопровождается анализом существующих механизмов обеспечения прозрачности процесса принятия решений и обзором основных нормативных решений, которые оказали положительное или отрицательное влияние на СМИ и журналистов.

Кто влияет на сторожевых псов?

Мы определяем ключевых лиц, влияющих на процесс регулирования, включая местных участников отрасли и группы гражданского общества, а также внешние организации.

О ФИНАНСИРОВАНИИ

Как меняется модель финансирования журналистики?

Мы составляем карты самых популярных и влиятельных средств массовой информации и изучаем их модели финансирования. Это сопровождается анализом ключевых изменений в их моделях финансирования за последние пять лет или около того.

Кто является крупнейшим спонсором средств массовой информации и журналистики?

Мы строим матрицу основных спонсоров СМИ и журналистики, сгруппированных по их политической (и иной) принадлежности. В одной категории у нас есть неправительственные спонсоры (включая основных рекламодателей, благотворительные организации, политические партии и другие типы неправительственных групп и организаций). Во второй категории мы отображаем финансирование, выделяемое правительствами средствам массовой информации в различных формах, включая ассигнования государственных средств массовой информации, государственную рекламу и другие формы государственных субсидий.

О ТЕХНОЛОГИИ

Кто самые крупные технологические компании?

Мы составляем профили самых известных технологических компаний, которые производят или распространяют новостной контент, анализируя их собственность и характер их местных операций.

Как технологические компании работают с правительствами?

База данных ключевых технологических компаний сопровождается анализом отношений с правительствами, включая соблюдение местных правил, сотрудничество по вопросам владения данными и неофициальные связи с представителями правительства.

Как технологические компании работают со средствами массовой информации?

Мы собираем данные и информацию для анализа влияния технологических компаний на контент новостных медиа, уделяя особое внимание различным формам сотрудничества для распространения контента, решениям, связанным с методами автоматизации, используемыми при распространении медиаконтента, совместным моделям монетизации и связям собственности. с игроками медиаиндустрии.

См. шаблон исследования матрицы влияния СМИ здесь.

Использование матриц влияния в качестве инструмента проектирования и анализа адаптивных ферменных и балочных конструкций

Введение

Только на цементную промышленность приходится 5,4 % (Программа Организации Объединенных Наций по окружающей среде, 2019; Kelleter et al., 2020) глобальных выбросов парниковых газов и до 10% от общих антропогенных выбросов CO ₂ (Scrivener et al., 2018). В целом, на строительную отрасль приходится 35% всех глобальных выбросов CO ₂, что вносит значительный вклад в продолжающееся изменение климата. Кроме того, 35% мирового потребления энергии приходится на искусственную среду и 50% глобального потребления ресурсов (UNEP, 2011; Sobek, 2016), что приводит к постоянному истощению жизненно важных ресурсов, таких как песок (Peduzzi, 2014). . Глобальный рост населения и рост благосостояния в некоторых частях мира еще больше усиливают этот эффект (ООН, 2019 г.). Поэтому необходимы новые строительные технологии и решения, позволяющие существенно сократить выбросы и потребление ресурсов. В качестве перспективного подхода были предложены адаптивные несущие конструкции, то есть конструкции со встроенными активными элементами, т. е. датчиками и исполнительными механизмами. Интеграция таких активных элементов позволяет адаптивной структуре отслеживать свое стрессовое состояние и реагировать соответствующим образом. В случае редко возникающих высоких внешних нагрузок конструкция может создавать силы, противодействующие силам внешней нагрузки, соответственно изменять распределение жесткости для выравнивания напряжений и деформаций (Sobek and Teuffel, 2001; Senatore et al. , 2018a), вызывать встречные деформации (Sobek et al., 2002; Senatore et al., 2018b; Kelleter et al., 2020) или генерировать изменения формы для обеспечения более эффективной передачи нагрузки (Neuhaeuser et al., 2013; Reksowardojo et al., 2019).), тем самым повышая структурные характеристики. Благодаря этому повышению производительности пассивные элементы адаптивной конструкции могут быть рассчитаны на более низкие, более часто возникающие нагрузки, что снижает потребление ресурсов структур и воплощенную энергию при использовании сравнительно небольшого количества эксплуатационной энергии (Senatore et al., 2018c; Schlegl). и др., 2019). Хотя существуют ранние примеры поддерживающих структур со встроенными активными компонентами (например, Domke, 1992), большинство исследований сосредоточено на возможностях активного управления динамическими свойствами данной конструкции (Soong and Manolis, 19).87; Рейнхорн и др., 1992; Holnicki-Szulc и др., 1998; Исса и др., 2010). Манипулирование квазистатическими отклонениями и внутренними силами с заявленной целью ресурсо- и эффективного проектирования, как сформулировано в Sobek et al. (2006) и Sobek (2016) все еще относительно новы. Этот подход разделяет адаптивные системы на три разных состояния: во-первых, пассивное состояние, в котором структура действует как обычная система под внешней нагрузкой; во-вторых, активное состояние, в котором конструкция подвергается срабатыванию; и в-третьих, адаптивное состояние, суперпозиция пассивного и активного состояний. Адаптивное состояние — это желаемое состояние адаптивной системы, которое должно быть установлено путем срабатывания (активного состояния) из заданного пассивного состояния. Достижение несущих конструкций с оптимальным ресурсом и эффективностью выбросов требует точных знаний об оптимальном количестве и положении приводов для данной конструкции. Teuffel (2004) предлагает первый подход к ферменным конструкциям, управление путями загрузки , основанное на Senatore et al. (2019) для оптимизации структуры в отношении общего энергопотребления с использованием метода интегрированной силы (Patnaik, 1973), что привело к новой интегральной формулировке для оптимизации адаптивной структуры в отношении общего энергопотребления. Рексовардойо и др. (2020) представляет метод гомогенизации напряжений за счет больших изменений формы, то есть геометрической нелинейности, для ферм. В Вагнер и соавт. (2018) и Böhm et al. (2019) описаны подходы на основе Gramian, которые выбирают активируемые элементы с помощью жадного алгоритма. В основе вышеупомянутых методов лежат матрицы, которые содержат информацию о том, как на данную структуру может повлиять срабатывание каждого отдельного структурного элемента. Эти матрицы чувствительности или матрицы влияния, аналогичные теории линий влияния, используются для определения оптимального размещения исполнительного механизма. В данной работе тестируется обратный подход. Изучение того, как вариации несущей конструкции влияют на содержание матриц влияния, дает ответы на главный вопрос: какие топологии (соответственно типологии) ферменных и балочных конструкций наиболее эффективны для адаптивных конструкций?

В производной получена общая форма матриц влияния, которая дополнительно определена в Матрицах влияния осевых сил для двух типов срабатывания, представленных в производной . В примере различные конфигурации одной и той же базовой ферменной конструкции анализируются с использованием заранее полученных матриц влияния, подчеркивая, как отдельные изменения в конструктивной системе коррелируют с ее адаптивностью. Результаты подведены и обсуждены в Обсуждение результатов и обобщение . Крупномасштабный прототип высотного здания дает краткое описание экспериментального высотного здания, которое будет использоваться для дальнейшей экспериментальной проверки концепций срабатывания и выводов, сделанных в этой статье. Заключение и прогноз приведены в Заключение .

Матрицы влияния

Типы срабатывания

В этой статье рассматриваются два различных типа линейного срабатывания (рис. 1) — последовательное срабатывание (a) и параллельное срабатывание (b). В случае последовательного срабатывания привод интегрируется в путь нагрузки конструкции, тогда как при параллельном срабатывании привод добавляется параллельно существующему пассивному элементу (Weidner et al. , 2018). Сила привода, возникающая в результате выдвижения привода, определяется как положительная, а сила привода от втягивания — как отрицательная.

Рис. 1. (A) последовательное срабатывание и (B) параллельное срабатывание и их соответствующие диаграммы свободного тела. (1) )

где K ∈ ℝ ^nxn — матрица жесткости, q ∈ ℝ ⁿ is the vector of deformation, and f ∈ ℝ ⁿ is the force vector—separated into external forces f _ext and actuation forces f _{действие} . Поскольку матрицы влияния исследуют, как данная конструкция реагирует на срабатывание, внешние силы f _ext могут быть установлены равными нулю. Вектор сил срабатывания f _act рассчитывается из входной матрицы B ∈ ℝ ^nxm , которая отображает силы привода u ∈ ℝ m на соответствующие степени свободы отдельных элементов привода в целом. nodal forces

fact=Bu (2)

Each column vector b _i ∈ ℝ ⁿ

B=(b1 b2 ⋯ bi ⋯ bm−1 bm) (3)

таким образом описывает ориентацию и соединение каждого соответствующего исполнительного элемента. Любой выход y ∈ ℝ ^P. Повседнее можно рассчитать по вектору деформаций Q с использованием

Y = CQ (4)

, где C 6666666664 9064 4064 4064 2 6666666 4. . матрица, которая должна быть вычислена в соответствии с желаемым результатом y . В случае последовательного срабатывания может потребоваться вторая выходная матрица, проходная матрица D ∈ ℝ ^pxm , которая воспринимает усилия срабатывания u с учетом:

y=Cq+Du (5)

Интегрирование уравнений (1) и (2) в уравнение (5) и установка f f 903 нули 6 02s to 902 902 =(CK-1B+D)u (6)

Для расчета влияния приведения в действие каждый элемент конструкции последовательно приводится в действие единичной нагрузкой (количество приводов м = количество элементов), расширяя вектор нагрузки u в матрицу:

u = (u1,u2,⋯,ui,⋯,um−1,um)=(10⋯0001⋯00⋮00⋮00⋱ ⋮ ⋮⋯10⋯01)=I (7)

с I является единичной матрицей в ℝ ^mxm и u _i, поэтому обозначает срабатывание i -го элемента. Подстановка вышесказанного в уравнение (6) дает уравнение, с помощью которого рассчитываются матрицы влияния E ∈ ℝ ^pxm:

E=CK-1B+D (8)

рассчитать необходимые усилия срабатывания U для любого желаемого (адаптивного) состояния Y _{Адаптив} из данного пассивного состояния Y _Passiv (CF. SOBEK ET AT. AT. AT. AD. AT. AD. E. ADS. E.ADSIK ET A. AD. E.ADSIK ET A. AD. E.ADVEK ET. yactive=CK-1fext+Eu (9)

и решение для u

u=E+(yadaptive-CK-1fext) (10)

с (·) + 9031 (Пенроуз, 1955).

Матрицы влияния осевых сил

Матрица влияния осевых сил от параллельного линейного срабатывания E _{Н, p} ,

EN,p=CNK-1B (11)

описывает, как заданная нагрузка — осевые силы несущей конструкцией можно манипулировать путем параллельного линейного срабатывания каждого отдельного элемента. Таким образом, выходная матрица C _N ∈ ℝ ^mxm должна рассчитывать осевые силы из результирующего вектора деформации Q и может быть рассчитано как

CN = (BKELEM) T (12)

, где K _{Элем. несущая конструкция. Соответственно, матрица влияния осевых усилий от последовательного линейного срабатывания E _{Н, с} вычисляет эквивалент для последовательного линейного срабатывания:}

EN,s=CNK-1B+DN (13)

В этом случае необходима дополнительная матрица проходов D _N ∈ ℝ ^mxm, вычитающая единичную нагрузку срабатывания один раз из осевых усилий в исполнительном элементе, как осевую нагрузку серийный привод эквивалентен уже приложенной силовой паре узловых нагрузок (см. рис. 1).

DN = (-1 0 ⋯ 0 00 -1 ⋯ 0 0 ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ -1 00 0 ⋯ 0 -1) =-I (14)

Таким образом, запись E _{Н, у} i -го ряда и j -го столбца матрицы влияния осевых сил E _N изображает осевое усилие в элементе i j срабатывания 6 элемента 6 срабатывания элемента i . Для ферменных конструкций матрица влияния осевых усилий от последовательного линейного срабатывания E _{Н, с} эквивалентна отрицательной обратной матрице резервирования R ∈ ℝ ^mxm, описанный Ströbel (1996) и Wagner et al. (2018).

EN,s=CNK-1B+DN=-RT (15)

Другие типы матриц влияния могут быть получены из уравнения (8), например, матрица влияния деформаций или один из изгибающих моментов. Точно так же можно исследовать другие типы срабатывания, если их принцип срабатывания можно сформулировать в соответствии с уравнением (2).

Пример

Для демонстрации метода матриц влияния были исследованы различные варианты конструкции модульной фермы, показанной на рис. 2. Каждый модуль имел ширину и высоту 1 м. Элементам конструкции изначально был присвоен E с модулем 100 МПа и квадратным сечением 0,01 м ² (см. табл. 1). Конструкции были смоделированы в ANSYS Mechanical APDL 17. 2 с использованием элементов link180 и beam188 . Расчет и анализ матриц влияния были выполнены с помощью MATLAB R2018a.

Рисунок 2 . Матрица влияния осевых сил от последовательного линейного срабатывания E _{Н, с} примерной фермы.

Таблица 1 . Обзор изначально выбранных структурных свойств примера структуры.

Статически определяемая опорная конструкция

Результирующая матрица влияния осевых усилий от последовательного линейного срабатывания E _{Н, с} представлена на рисунке 2. Матрица может быть разделена на три части: левая часть E ₁₋₅ , что соответствует младшему модулю, средняя матрица E ₆₋₈, содержащий только нули, приравнивая элементы 6–8, и правую часть E ₉₋₁₄ , которая соответствует верхнему модулю. Далее можно заметить, что ранги левой ( E ₁₋₅ ) и правой ( E ₉₋₁₄ ) секций равны 1, что соответствует степени статическая неопределенность n _s каждой опорной конструкции, что означает, что одно линейно независимое состояние осевых сил может быть индуцировано последовательным срабатыванием в соответствующих модулях фермы. Суммируя ранги каждой подматрицы, получаем ранг 2, который равен степени статической неопределенности n _s ферменной конструкции в целом. Таким образом, для манипулирования обоими состояниями осевых сил необходимы два линейных последовательных актуатора , по одному актуатору, размещенному в каждой статически неопределимой подсистеме (см. Teuffel, 2004; Wagner et al., 2018). Интеграция серийного привода в статически определимую среднюю секцию не позволит манипулировать силами (только смещениями и поворотами), поскольку выдвижение или втягивание линейного привода не ограничивается. Равным образом невозможно манипулировать какими-либо осевыми силами в верхней опорной конструкции путем последовательного приведения в действие элемента в нижней и наоборот. Если целью адаптации является манипулирование осевыми силами, может быть наиболее эффективным выбрать одну из диагоналей в каждой подсистеме в качестве исполнительного механизма, поскольку последовательное приведение в действие этих элементов приводит к примерно двукратному изменению осевых сил при одинаковом усилие срабатывания (см. рис. 2). Это коррелирует с повышенной избыточностью элементов в данной конфигурации (см. уравнение 15, соответственно, Wagner et al., 2018). Предполагая линейную теорию, результирующие осевые силы от срабатывания могут быть рассчитаны путем умножения столбцов выбранных приводов на желаемую силу срабатывания и векторного суммирования результатов (см. уравнение 9).). Как сказано выше, степень статической неопределенности n _s of one означает one линейно независимое состояние осевых сил. Добавление дополнительного серийного привода в верхнюю или нижнюю опорную конструкцию не обеспечит второе состояние осевых сил. Однако он позволяет контролировать дополнительную степень свободы (Teuffel, 2004). Дополнительные серийные приводы также могут использоваться для компенсации осевых усилий, вызванных приведением в действие, что позволяет выполнять отклонения и повороты без ограничений в статически неопределимых конструкциях. Например, последовательное приведение в действие элемента 1 и 4 с одной и той же силой, но одной за счет выдвижения, а другой за счет втягивания, приведет к наклону верхней части несущей конструкции без возникновения каких-либо осевых усилий.

На рис. 3 показана матрица влияния осевых сил из-за параллельного линейного срабатывания E _{Н, p} , которую можно разделить на те же три секции. Однако ранг этой матрицы равен количеству столбцов, соответственно количеству элементов. Параллельное срабатывание, таким образом, всегда вызывает линейно независимое состояние осевых сил, поскольку параллельное срабатывание добавляет к существующей конструкции дополнительный несущий элемент, исполнительный механизм. Выдвижение или втягивание привода в основном ограничивается параллельным пассивным элементом, что приводит к сравнительно высокой осевой силе в пассивном элементе с обратным знаком. В случае статически определимых подконструкций пассивный элемент представляет собой единственное ограничение, что приводит к полному замыканию исполнительной силы вдоль пассивного элемента (см. рис. 3, столбцы 6–8). Эффект, который последовательное или параллельное срабатывание оказывает на оставшуюся пассивную несущую конструкцию, идентичен при условии одинакового усилия срабатывания (см. рис. 2, 3). Таким образом, дополнительное состояние осевых сил относится только к параллельному исполнительному элементу. Однако это позволяет (почти) изолированно управлять силой отдельных элементов, что может быть предпочтительнее. На рис. 4 представлены графики результирующих осевых усилий ферменной конструкции при последовательном и параллельном срабатывании элемента 1 (рис. 4С) в срабатываемом элементе (рис. 4А) и оставшейся несущей конструкции (рис. 4В).

Рисунок 3 . Матрица влияния осевых усилий от параллельного линейного срабатывания E _{Н, p} примерной фермы.

Рисунок 4 . Осевые усилия в (А) исполнительный элемент для последовательного (индекс s ) и параллельного (индекс р) линейного срабатывания, (В) оставшаяся конструкция за счет срабатывания элемента 1 (С) , для ферма статической степени неопределенности n _s = 2.

Статически неопределимая ферма — однородное распределение жесткости

детерминированной до неопределенной и увеличивая общую степень статической неопределенности n _s до трех, что соответствует рангу матрицы влияния осевых сил от последовательного линейного срабатывания E _{N, s} для этой системы. Переход от статически определимого к неопределимому означает ограничение несущей конструкции, лишение ее возможности свободно деформироваться и создание дополнительного состояния осевых сил среднего модуля, которым можно манипулировать.

Рисунок 5 . Матрица влияния осевых усилий от последовательного линейного срабатывания E _{Н, p} примерной фермы статической степени неопределенности n _s = 3.

Таким образом, разделение подструктур (см. рис. 2) снимается — матрица влияния заполняется ненулевыми значениями (см. рис. 5). Приведение в действие элемента в соседней опорной конструкции также влияет на осевые силы в соседнем модуле (см. рис. 6). Однако в данной конфигурации несущей конструкции с однородным распределением жесткости связь может быть компенсирована вдоль двух подконструкций, что приводит к незначительным осевым усилиям в верхнем модуле. Статически определяемые подконструкции, как описано в Статически определимая подконструкция , полностью изолировать область воздействия силового воздействия на выбранные элементы или подконструкции.

Рисунок 6 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы статической степени неопределенности n _s = 3.

Статически неопределимая ферма — жесткие соединения

Затем штифтовые соединения заменяются жесткими соединениями (см. рис. 7). Для двумерной несущей конструкции степень статической неопределенности увеличена с 3 до 27, что означает, что теперь существует 27 линейно независимых состояний переменных внутренних сил (комбинированные состояния осевых сил, поперечных сил и изгибающих моментов), но только 15 элементов доступны для линейного срабатывания. Однако наложенные ограничения жестких соединений очень похожи на ограничения шарнирных соединений на рисунке 6, поскольку выбранное квадратичное поперечное сечение является сравнительно гибким (см. таблицу 1). Результатом является почти идентичное состояние осевых сил, хотя поперечные силы и изгибающие моменты также изменяются. Изменение жесткости всех элементов в равной степени, например, путем выбора материала с другим модулем Юнга, будет иметь тот же эффект. Изменение формы поперечного сечения на ту же площадь поперечного сечения, но с более высоким моментом инерции площади ( I = 5,34e−4 м ⁴ ) и, следовательно, увеличение отношения изгибной жесткости к осевой жесткости будет по-разному ограничивать деформации, что приводит к различным состояниям внутренних переменных (см. рис. 8).

Рисунок 7 . Осевые усилия в (А) приводном элементе для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного приведения в действие, (В) оставшейся конструкции за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы с жесткими соединениями.

Рисунок 8 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы с жесткими узлами и балок с повышенной изгибной жесткостью.

В то время как общая жесткость конструкции увеличивается за счет жестких соединений, распределение жесткости внутри конструкции остается однородным. Поэтому, как и в Статически неопределимая ферма — однородное распределение жесткости , результирующие ограничивающие силы от срабатывания в нижнем модуле все еще могут быть скомпенсированы вдоль двух нижних модулей, что отключит манипулирование силами или изгибающими моментами в верхнем модуле.

Статически неопределимая ферма — переменное распределение жесткости

Используя в качестве основы ферму с шарнирными соединениями из Статически неопределимая ферма — однородное распределение жесткости , жесткость всех диагоналей теперь увеличивается в 10 раз (см. Таблицу 1).

Увеличение жесткости диагоналей, в свою очередь, увеличивает ограничение на приводимую в действие колонну на рис. 9, что приводит к усилению осевых усилий из-за срабатывания в нижнем модуле. Поскольку диагонали в обеих верхних опорных конструкциях также усилены, их налагаемое ограничение также увеличивается по сравнению с ограничением колонн и поперечной балки. Это приводит к дальнейшему распространению влияния срабатывания. Однако по-прежнему имеется только три линейно независимых состояния осевых сил, так как статическая неопределенность остается равной n _s = 3. Увеличенное ограничение также проявляется в результирующих осевых усилиях в приводном элементе этого варианта (см. рис. 7A). В случае последовательного приведения в действие активируемый элемент испытывает большее сжимающее усилие из-за повышенного ограничения, описанного выше. Однако в случае параллельного срабатывания результирующая растягивающая сила уменьшается по сравнению с предыдущими вариантами системы. Эффект короткого замыкания при использовании параллельного срабатывания, который преобладал ранее, теперь менее доминирующий, так как соотношение ограничений, создаваемых параллельным пассивным элементом и оставшейся связанной несущей конструкцией, сместилось в сторону последнего.

Рисунок 9 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы статической степени неопределенности n _s = 3 и диагоналей повышенной жесткости.

Увеличение жесткости каждого модуля снизу вверх, каждый в 10 раз, также расширяет влияние срабатывания осевых сил (соответственно переменных внутренних сил) для приводов в нижнем модуле (см. рис. 10). Хотя ограничивающие силы от срабатывания все еще могут быть (частично) компенсированы вдоль каждой опорной конструкции, увеличение жесткости каждого модуля приводит к более высоким осевым силам.

Рисунок 10 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы статической степени неопределенности n _s = 3 и с модулями повышенной жесткости снизу вверх.

Однако инвертирование распределения жесткости способствует короткому замыканию сил срабатывания в нижнем модуле (см. рис. 11). Индуцированное ограничение может быть полностью скомпенсировано, аналогично системе в Статически определяемое основание . Отличие состоит в том, что в этом случае влияние срабатывания элемента в верхнем модуле по-прежнему будет распространяться на нижний модуль (эквивалент конфигурации на рисунке 10). Таким образом, осторожное размещение сравнительно жестких элементов или подконструкций в статически неопределимых системах может быть использовано для контроля области влияния сил срабатывания, для создания одностороннего расширения влияния и для изоляции влияния срабатывания на определенные подконструкции.

Рисунок 11 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы статической степени неопределенности n _s = 3 и с модулями пониженной жесткости снизу вверх.

Конструктивные элементы, перекрывающие модуль

Наконец, две диагональные связи двух нижних модулей (по одной каждого) заменяются одной перекрывающейся связью (рис. 12). Сечения и модули Юнга возвращаются к исходным значениям (табл. 1). В этой конфигурации осевая сила, возникающая при срабатывании элемента 1, не может быть закорочена внутри нижнего модуля из-за отсутствия диагонали. Усилие распределяется в конструкции по элементам 4, 6 и 7, прежде чем оно может быть закорочено, соответственно передано на опоры через элементы 2 и 7, что обеспечивает равномерное распределение осевых усилий в обеих подсистемах. Наоборот, силы от срабатывания элемента 3 будут в основном замыкаться накоротко и передаваться на опору через элемент 2, в результате чего силы в среднем модуле будут незначительными. Перекрывающаяся диагональ объединяет две статически определимые подструктуры в один статически неопределенный модуль. Эта конфигурация также сравнительно гибкая, так как результирующие осевые силы при линейном срабатывании относительно малы, а сила от параллельного линейного срабатывания почти полностью замыкается накоротко вдоль параллельного пассивного элемента. Верхний модуль, опять же, соединен сравнительно гибко, что приводит к минимальным осевым усилиям.

Рисунок 12 . Осевые усилия в (А) приводной элемент для последовательного (индекс с ) и параллельного (индекс р ) линейного привода, (В) оставшаяся конструкция за счет приведения в действие элемента 1 (С) , для фермы с модульно-перекрывающими связями.

Таким образом, для соединения отдельных модулей можно использовать перекрывающиеся элементы, что позволяет дополнительно распределить влияние срабатывания. Аналогичным образом, удаление или добавление определенных элементов из конструкции, соответственно, управляет возможными путями нагрузки, которые активируются при срабатывании.

Обсуждение результатов и обобщение

Посредством приведения в действие привод выполняет движение, например, выдвижение или втягивание в случае линейных приводов. Если это движение может быть выполнено свободно, никакие внутренние силовые переменные, например, осевые силы, не могут быть изменены; могут быть вызваны только движения твердого тела. Если движение ограничено, внутренние силовые переменные, то есть силы срабатывания, активируются, что приводит к деформациям (и движениям твердого тела). Несущая конструкция является статически неопределимой. Степень статической неопределенности соответствует количеству линейно независимых состояний внутренних силовых переменных, которыми можно манипулировать посредством срабатывания. Размещение серийных приводов в основании идеальной фермы, в большей степени, чем ее статическая (не)детерминированность, позволяет осуществлять движения твердого тела без ограничений. В случае балочных конструкций не всегда возможно активировать все состояния только с помощью линейных приводов. Силы и моменты, возникающие при срабатывании, должны передаваться на опоры или замыкаться накоротко внутри несущей конструкции. Эти пути нагрузки и, следовательно, сфера влияния могут контролироваться топологией, то есть конфигурацией элементов, распределением жесткости и статической (не)детерминированностью. Например, стратегическое размещение статически определенных подконструкций или неопределенных модулей с пониженной жесткостью ограничивает сферу влияния, в то время как перекрывающиеся элементы или элементы со сравнительно более высокой жесткостью могут использоваться для дальнейшего распределения влияния приведения в действие. Параллельное срабатывание всегда создает линейно независимое состояние внутренних силовых переменных из-за параллельного соединения исполнительного механизма с пассивным элементом, что также инвертирует результирующую силу в параллельном пассивном элементе по сравнению с силой срабатывания. Эти основные принципы лежат в основе алгоритмов, перечисленных в Введение . Следовательно, их применение непосредственно в процессе проектирования адаптивных несущих конструкций должно привести к созданию адаптивных топологий (соответственно типологий) с повышенным ресурсом и эффективностью выбросов. Матрицы влияния можно использовать для дополнительного анализа, например, для количественной оценки эффектов срабатывания, что позволяет проектировщику дополнительно оптимизировать свою несущую конструкцию с точки зрения ее адаптивности. Метод считается наиболее эффективным на ранней стадии проектирования несущих конструкций и небольших (под)систем с ограниченным числом конструктивных элементов.

Крупномасштабный прототип высотного здания

Метод матриц влияния был разработан в процессе междисциплинарного проектирования крупномасштабного адаптивного прототипа высотного здания, которое в настоящее время реализуется на экспериментальной платформе Штутгартского университета. По завершении строительства это будет крупнейшее в мире адаптивное сооружение общей высотой 36 м, состоящее из 12 одинаковых этажей, которые разделены на четыре однотипных блока (Weidner et al., 2018). Восемь гидравлических цилиндров реализованы в качестве параллельных приводов в колоннах блоков 1 и 2, а еще 16 гидравлических приводов, последовательно встроенных в диагональные связи конструкции (восемь в блоке 1 и по четыре в каждом блоке 2 и 3), завершают размещение привода. Перемещения и изменения напряженного состояния конструкции отслеживаются множеством тензодатчиков, инерциальных измерительных блоков (IMU) и 16 светодиодными датчиками слежения. Колебания башни под действием ветра рассчитываются таким образом, чтобы максимальное отклонение башни составляло 30 мм в самой верхней точке. Благодаря срабатыванию становятся возможными отклонения до 140 мм. Все здание будет предметом исследования в рамках нескольких исследовательских проектов на протяжении всего срока его службы. Таким образом, основное внимание в его концепции уделяется приспособляемости конструкции и взаимозаменяемости структурных (и фасадных) элементов. Это обеспечивает удобный процесс демонтажа, а также возможность удаления конструктивных элементов и замены их элементами из других материалов или новыми концепциями привода, которые являются результатом текущих и предстоящих исследований в Центре совместных исследований 1244 Адаптивные покрытия и конструкции для искусственной среды завтрашнего дня , позволяющие проводить крупномасштабные испытания различной конфигурации 12-этажного экспериментального высотного здания по данным различных методов, таких как матрицы влияния. Концепции срабатывания, представленные выше, были экспериментально проверены и подтверждены в прототипе кадра и опубликованы в Weidner et al. (2019).

Заключение

В этой статье общий метод матриц влияния получен и определен для случая осевых сил для последовательных и параллельных линейных срабатываний. Матрицы влияния — это тип матриц чувствительности, лежащих в основе большинства алгоритмов оптимизации, которые ищут оптимальное размещение исполнительного механизма в данной несущей конструкции. Матрицы влияния количественно определяют, как выбранный принцип срабатывания влияет на определенные свойства конструкции, соответственно, как изменения в топологии конструкции влияют на влияние срабатывания, т. е. на его приспособляемость. Это иллюстрируется исследованиями различных конфигураций типичной ферменной конструкции. Такой анализ показывает, как следует изменить топологию адаптивных несущих конструкций и где какой принцип срабатывания реализовать, чтобы повысить адаптивность конструкции и тем самым повысить ресурсо- и энергоэффективность. Будущая работа будет включать в себя дальнейшее развитие и обсуждение представленного метода матриц влияния (например, объединение нескольких элементов в один исполнительный блок), вывод и анализ дальнейших принципов срабатывания, крупномасштабную экспериментальную проверку принципов срабатывания и представленные результаты. посредством испытаний введенного экспериментального высотного здания и концепции адаптивных конструктивных типологий на основе представленных результатов.

Заявление о доступности данных

Наборы данных, созданные для этого исследования, доступны по запросу соответствующему автору.

Вклад авторов

WS инициировал исследовательский проект, включая планирование экспериментального высотного здания, процесс проектирования которого координировалось SW. SW и SS также внесли свой вклад в этап планирования высотного здания, на протяжении которого под руководством WS и LB был разработан представленный метод. Первый проект был написан SS и SW, причем первый сосредоточился на представленном методе, а второй — на представлении экспериментального высотного здания. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Авторы выражают благодарность за щедрое финансирование этой работы со стороны Немецкого исследовательского фонда (DFG–Deutsche Forschungsgemeinschaft) в рамках Совместного исследовательского центра 1244 (SFB) Адаптивные оболочки и конструкции для искусственной среды завтрашнего дня/проект A06 и Z01 (номер проекта: 2722).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Ссылки

Бем, М., Вагнер, Дж., Штеффен, С., Собек, В., и Саводны, О. (2019). «Гомогенизируемость использования элементов в адаптивных структурах», 15-я Международная конференция IEEE по науке и технике автоматизации (CASE) , 2019 г. (Ванкувер, Британская Колумбия, Канада: IEEE), 1263–1268. doi: 10.1109/COASE.2019.8843066

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Домке, Х. (1992). Актив Трагверке . Леверкузен: Спрингер. 7–37. дои: 10.1007/978-3-322-85350-9_1

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Holnicki-Szulc, J., Mackiewicz, A., and Kolakowski, P. (1998). Проектирование адаптивных конструкций для повышения грузоподъемности. АИАА J . 36, 471–476. doi: 10.2514/2.388

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Исса Дж. , Мукерджи Р. и Шоу С. В. (2010). Гашение вибрации в конструкциях с помощью тросовых приводов. Дж. Виб. Акустика . 132:031006. дои: 10.1115/1.4000783

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Келлетер К., Бургхардт Т., Бинц Х., Бландини Л. и Собек В. (2020). Адаптивные бетонные балки со встроенными гидравлическими приводами. Перед. Построенная среда. 6:91. doi: 10.3389/fbuil.2020.00091

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Нойхаузер С., Вейкгенаннт М., Витте К., Хаазе В., Саводны О. и Собек В. (2013). Stuttgart smartshell – полномасштабный прототип адаптивной структуры оболочки. Дж. Междунар. доц. Шелл Спэт. Структура . 54, 259–270.

Google Scholar

Патнаик, С. (1973). Метод интегральных сил для дискретного анализа. Междунар. Дж. Нумер. Методы Eng . 6, 237–251. doi: 10.1002/nme.1620060209

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Педуцци, П. (2014). Песок, более редкий, чем кажется . Су-Фолс, Южная Дакота: Глобальная служба экологического оповещения ЮНЕП (GEAP).

Google Scholar

Пенроуз Р. (1955). Обобщенная обратная для матриц. Матем. проц. Камб. Филос. Соц . 51, 406–413. doi: 10.1017/S0305004100030401

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Рейнхорн, А. М., Сун Лин Райли, Массачусетс, Ван, Ю. П., Айзава и др. (1992). Система активной фиксации: полномасштабная реализация активного управления . Буффало, Нью-Йорк: Национальный центр исследования землетрясений (NCEER).

Google Scholar

Рексовардойо А. П., Сенаторе Г. и Смит И. Ф. К. (2019 г.)). Экспериментальные испытания небольшой ферменной балки, которая адаптируется к нагрузкам за счет больших изменений формы. Перед. Построен Environ . 5:93. doi: 10.3389/fbuil.2019.00093

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Reksowardojo, A.P., Senatore, G., and Smith, IFC (2020). Проектирование конструкций, которые адаптируются к нагрузкам за счет больших изменений формы. Дж. Структура. Eng . 146:04020068. doi: 10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0002604

CrossRef Full Text | Академия Google

Schlegl, F., Honold, C., Leistner, S., Albrecht, S., Roth, D., Leistner, P., et al. (2019). Интеграция LCA на этапах планирования адаптивных зданий. Устойчивое развитие 11:4299. doi: 10.3390/su11164299

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Скривенер К.Л., Джон В.М. и Гартнер Э.М. (2018). Экологически эффективные цементы: потенциальные экономически выгодные решения для производства материалов на основе цемента с низким содержанием CO2. Цем. Конкр. Рез . 114, 2–26. doi: 10.1016/j.cemconres.2018.03.015

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Сенатор Г., Даффур П. и Уинслоу П. (2018a). Энергетическая и стоимостная оценка адаптивных структур: тематические исследования. Дж. Структура. Eng . 144:04018107. doi: 10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0002075

CrossRef Full Text | Google Scholar

Сенатор Г. , Даффур П. и Уинслоу П. (2018b). Изучение области применения адаптивных структур. англ. Структура . 167, 608–628. doi: 10.1016/j.engstruct.2018.03.057

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Сенаторе Г., Даффур П. и Уинслоу П. (2019). Синтез адаптивных структур с минимальной энергией. Структура. Мультидисциплинарный. Оптимум . 60, 849–877. doi: 10.1007/s00158-019-02224-8

CrossRef Full Text | Google Scholar

Сенатор Г., Даффур П., Уинслоу П. и Уайз К. (2018c). Контроль формы и оценка энергии в течение всего срока службы «бесконечно жесткой» адаптивной конструкции прототипа. Умный мастер. Структура . 27, 015022. doi: 10.1088/1361-665X/aa8cb8

CrossRef Full Text | Google Scholar

Собек, В. (2016). Ультралегкая конструкция. Междунар. J. Космическая конструкция . 31, 74–80. doi: 10.1177/0266351116643246

CrossRef Full Text | Google Scholar

Собек В. и Тойфель П. (2001). «Адаптивные системы в архитектуре и проектировании конструкций», в Proceedings of SPIE – The International Society for Optical Engineering , ed SC Liu (Newport Beach, CA), 36–45. дои: 10.1117/12.434141

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Собек В., Тойфель П., Вейландт А. и Леметр К. (2006). «Адаптивный и легкий», в Adaptables 2006: Материалы совместной международной конференции CIB, Tensinet, IASS по адаптивности в проектировании и строительстве , Vol. 2 (Эйндховен: Эйндховенский технологический университет), 6.38–6.42.

Собек, В., Тойфель, П., и Ландауэр, А. (2002). Штутгартер Трегер . Штутгарт: Инст. Für Leichtbau Entwerf. Констр. ун-т Штутг.

Сунг, Т. Т., и Манолис, Г. Д. (1987). Активные структуры. Дж. Структура. Eng . 113, 2290–2302. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9445(1987)113:11(2290)

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Штребель, Д. (1996). Die Anwendung der Ausgleichsrechnung auf Elastomechanische Systeme . Штутгарт: Штутгартский университет.

Google Scholar

Teuffel, P. (2004). Entwerfen Adaptiver Strukturen . Штутгарт: Штутгартский университет. дои: 10.18419/opus-195

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ООН (2019). Мировое экономическое положение и перспективы на середину 2019 года.30 . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Организация Объединенных Наций.

ЮНЕП (2011 г.). Отделение использования природных ресурсов и воздействия на окружающую среду от экономического роста . Найроби: ЮНЕП.

Google Scholar

Программа ООН по окружающей среде (2019). Отчет о разрыве в уровне выбросов за 2019 год . Доступно в Интернете по адресу: https://www.unenvironment.org/resources/emissions-gap-report-2019.(по состоянию на 13 февраля 2020 г.).

Google Scholar

Wagner, J.L., Gade, J., Heidingsfeld, M., Geiger, F., von Scheven, M., Böhm, M., et al. (2018). О компенсируемости установившихся возмущений при размещении исполнительных механизмов в адаптивных конструкциях. Автоматика 66, 591–603. дои: 10.1515/авто-2017-0099

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Вайднер С.

Матрица влияния: Матрица влияния веб-аналитики от Авинаша Кошика / Хабр

Матрица влияния веб-аналитики от Авинаша Кошика / Хабр

Последствия усложнения

Упрощаем сложности

Матрица влияния

Матрица Влияния: Долгожданный подробный анализ

Прочие скрытые возможности

Действие № 1: Диагностика зрелости стратегии аналитики

Рекомендация Uno:

Рекомендация Dos:

Рекомендации Très:

Рекомендации Cuatro:

Действие № 2: Синхронизируем метрики и высшее руководство

Рекомендация Cinco:

Рекомендация Seis:

Действие № 3: Стратегическое выравнивание усилий в команде в аналитиков

Рекомендации Siete:

Матрица влияния — Энциклопедия по экономике

Анализ и управление стейкхолдерами компании на примере матрицы — PowerBranding.ru

Кто такие стейкхолдеры?

Теория управления стейкхолдерами

Анализ стейкхолдеров (Stakeholder Analysis)

Поиск стейкхолдеров проекта

Оценка влияния и важности стейкхолдеров

Выбор стратегии работы со стейкхолдерами

АВС анализ в маркетинге: как правильно использовать на практике

Матрица влияния | Psychology Today

Матрица влияния СМИ: что это такое?

Использование матриц влияния в качестве инструмента проектирования и анализа адаптивных ферменных и балочных конструкций

Введение

Матрицы влияния

Типы срабатывания

Матрицы влияния осевых сил

Пример

Статически определяемая опорная конструкция

Статически неопределимая ферма — однородное распределение жесткости

Статически неопределимая ферма — жесткие соединения

Статически неопределимая ферма — переменное распределение жесткости

Конструктивные элементы, перекрывающие модуль

Обсуждение результатов и обобщение

Крупномасштабный прототип высотного здания

Заключение

Заявление о доступности данных

Вклад авторов

Финансирование

Конфликт интересов

Ссылки

Добавить комментарий Отменить ответ