five forces

时间: 2024-05-23 12:08:06 浏览: 21
Five Forces(五力模型)是由麦肯锡咨询公司的Michael Porter提出的一种竞争分析模型,它主要用于分析一个行业内的竞争环境和竞争力量。这五种力量包括:供应商的议价能力、顾客的议价能力、同行业竞争对手的竞争程度、替代品的威胁程度以及进入门槛的高低。 具体来说,这五种力量的作用如下: 1. 供应商的议价能力:指供应商对企业的影响和控制程度,供应商的议价能力越强,企业面临的成本和风险就越高。 2. 顾客的议价能力:指顾客对企业的影响和控制程度,顾客的议价能力越强,企业面临的市场压力就越大。 3. 同行业竞争对手的竞争程度:指同行业其他企业对企业的影响和控制程度,同行业竞争对手的竞争程度越高,企业面临的市场压力就越大。 4. 替代品的威胁程度:指替代品对企业的影响和控制程度,替代品威胁程度越高,企业面临的市场压力就越大。 5. 进入门槛的高低:指新企业进入市场所需投入的成本和难度,进入门槛越高,市场竞争程度就越小。 通过五力模型的分析,企业可以更好地了解自己所处行业的竞争环境,找到自己在市场中的定位,并制定相应的竞争策略。
相关问题

rpm -ivh forces

这是一个关于 Linux 系统中安装软件包的命令操作,您需要输入特定的软件包名称。如果您有具体的软件包和版本需要安装,可以输入相应的命令,并在命令中指定软件包的名称和版本号。如果您不确定需要安装哪个软件包,可以在终端输入“rpm -qa”命令来列出当前已安装的所有软件包。其中“-i”选项表示安装软件包,“-v”选项表示打印详细的安装信息,“-h”选项表示安装过程中打印 '#' 标识。

vasp出现警告WARNING: stress and forces are not correct

这个警告通常意味着VASP计算中出现了一些问题,导致计算结果不准确。常见的原因可能是输入文件设置有误、计算参数选择不当、计算过程中出现了数值误差等。 为了解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 1. 检查输入文件是否正确设置,包括晶体结构、能带计算参数等。 2. 调整计算参数,比如增加K点网格密度、增加能带计算的自洽循环次数等。 3. 尝试使用更精确的赝势,比如PAW赝势。 4. 检查计算过程中是否出现了数值误差,比如过小的时间步长等。 如果以上方法都无法解决问题,可以考虑咨询专业人士或者VASP开发者。

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Traceback (most recent call last): File "ADF.py", line 18, in <module> atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) File "/export/home/anliying/.local/lib/python3.8/site-packages/ase-3.22.1-py3.8.egg/ase/calculators/singlepoint.py", line 22, in init assert property in all_properties AssertionError。import numpy as np from ase.io import read from ase.build import make_supercell from ase.visualize import view from ase.neighborlist import NeighborList from ase.calculators.singlepoint import SinglePointCalculator # 读入三个POSCAR文件,计算原子分布函数 structures = [] for file in ['structure1.cif', 'structure2.cif', 'structure3.cif']: atoms = read(file) # 构造超胞,避免周期性边界对ADF计算的影响 atoms = make_supercell(atoms, [[2, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 2]]) # 计算邻居列表 nl = NeighborList([1.2] * len(atoms), self_interaction=False) nl.update(atoms) # 将邻居列表传递给SinglePointCalculator atoms.set_calculator(SinglePointCalculator(atoms, energy=0, forces=np.zeros((len(atoms), 3)), stress=np.zeros(6), neighborlist=nl)) # 计算原子分布函数 adf = atoms.get_atomic_distribution_function() structures.append(adf) # 将ADF转化为特征矩阵 bins = np.linspace(0, 10, num=100) # 分100个bin adf_hists = [np.histogram(adf, bins=bins)[0] for adf in structures] feature_matrix = np.array(adf_hists) / [len(atoms) for atoms in structures] # 归一化特征矩阵 feature_matrix = feature_matrix / np.linalg.norm(feature_matrix, axis=1, keepdims=True),基于错误改代码

翻译This SiO2 shell is a key component in the mechanism for reversible actuation, as illustrated by finite element analysis (FEA) in Fig. 1C. An increase in temperature transforms the SMA (nitinol) from the martensitic to the austenitic phase, causing the 3D structure to flatten into a 2D shape. The responses of the SMA elements at the joints act as driving forces to deform the PI skeleton. This process also elastically deforms the SiO2 shell, resulting in a counter force that limits the magnitude of the deformation. The change in shape ceases when the forces from the shell balance those from the joints (right frame in Fig. 1C). Upon a reduction in temperature, the SMA changes from the austenitic back to the martensitic phase, thereby reducing the force produced by the SMA at the joints to zero. The elastic forces associated with the shell then push the entire system back to the original 3D geometry (left frame in Fig. 1C). Figure S3A simulates the moments generated by the SMA and the SiO2 shell. In the FEA model, the SiO2 shell appears on both the outer and inner surfaces of the 3D robot, consistent with experiments (fig. S3B). Although a single layer of the SiO2 shell at the outer or inner surface can also provide restoring force, the double-layer shell structure follows naturally from the conformal deposition process. This actuation scheme allows for reversible shape transformations using a one-way shape memory material. Without the shell, the structure only supports a single change in shape, from 3D to 2D, as illustrated in fig. S3C. Figure 1D shows optical images of a freestanding 3D peekytoe crab on the edge of a coin, highlighting the preserved 3D geometry enabled by the SiO2 shell after release from the elastomer substrate. Other 3D structures in geometries that resemble baskets, circular helices, and double-floor helices also exhibit high shape storage ratios (>85%) after cycles of heating and cooling (fig. S4). This ratio (s) is defined as s = 1 − |L1 − L0|/L0 × 100%, where L0 and L1 are the distances between the bonding sites at both ends at the initial stage and subsequent stages, respectively

翻译The complex 3D geometries of these submillimeter-scale robots originate from planar (2D) multilayer assemblies formed with deposition and patterning techniques used in the semiconductor industry. Figure 1 (A and B) illustrates the process of transformation that converts these 2D precursors into 3D shapes for the case of a design inspired by the geometry of a peekytoe crab (Cancer irroratus) but engineered to a much smaller dimensions (~1/150 of the actual size; fig. S1). The precursors incorporate layers of SMA (nitinol; 2.5 m in thickness) as a collection of dynamic mechanical joints for locomotion, a film of polyimide (PI; ~8 m in thickness) as a static skeleton for structural support, and pads of silicon dioxide (SiO2; 100 nm in thickness) as bonding sites in the 2D to 3D transformation process (left frames in Fig. 1, A and B). This process begins with transfer printing to deliver these 2D precursors onto the surface of a prestretched silicone elastomer (Dragon Skin 10 Slow, ~500 m in thickness) that supports structures of polydimethylsiloxane (PDMS; blocks) located near the claws and back legs (middle frame in Fig. 1B). Releasing the prestrain imposes compressive stresses at the bonding sites, with forces sufficient to convert the 2D structures into 3D architectures via a set of controlled bending/ twisting deformations and translational/rotational motions (31, 32). During this process, the distance between the two PDMS blocks also decreases, thereby deforming the claws and back legs. This transformation involves peak strains (<4%) that lie below the maximum phase transition strain of the SMA (right frame in Fig. 1B).

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