矫顽力是磁性材料的物理性质,有很多能源效率优化的重要性在不同的应用程序,如电动马达。然而,很难使用现有理论分析,因为他们不能占材料的缺陷和其他类型的尺度。为了解决这个问题,科学家们结合数据科学、材料信息学,金兹堡朗道的扩展模型来解释矫顽力起源于磁性材料的微观结构。
软磁性材料,即。材料,可以很容易地磁化和退磁,发挥重要作用在变压器、发电机和马达。磁性材料的能力抵抗外部磁场不改变它的磁化被称为“矫顽力,”一个属性能量损失密切相关。在电动汽车等应用程序,low-coercivity材料达到更高的能源效率非常不错。
然而,矫顽力和其它软磁性材料磁现象与能源相关的损失来自非常复杂的相互作用。通常的宏观尺度分析受到材料的结构的简化和他们通常需要额外的参数调整理论的实验。到目前为止,尽管工具和框架分析矫顽力随处可见,他们大多不认为直接材料的缺陷和边界,这是开发新应用程序的基础。
在这种背景下,一个研究小组包括Masato Kotsugi教授从东京大学(摘要),日本,最近开发了一种新的方法来连接微尺度宏观物理性质特点,矫顽力,使用数据科学、机器学习和GL的扩展模型。由亚历山大·里拉Foggiatto博士领导的这项研究中,从摘要发表在通信物理2022年11月8日。
团队旨在找到一种方法来自动化磁性材料的矫顽力分析而占其微观结构特征。为此,他们第一次收集数据模拟和真实的磁性材料的微观图像的磁域。图像预处理后,被用作输入的机器学习技术主成分分析(PCA),这通常用于分析大型数据集。通过主成分分析,团队凝聚最相关的信息(功能)这些预处理图像到一个二维特征空间”。
这种方法,结合其他机器学习技术,如人工神经网络、允许研究人员设想一个现实的能源格局的磁化反转特征空间内的材料。仔细的对比实验和模拟图像演示了该方法的结果是一个方便的映射策略最重要的功能材料以一种有意义的方式。“维作旁切能源景观使用机器学习对实验和模拟数据显示良好的结果。共享类似的形状以及类似的解释变量和它们之间的相关性,”Foggiatto博士的言论。
总的来说,这项研究展示了如何巧妙地利用材料信息学不仅自动化也澄清的物理起源软磁性材料的矫顽力。运气好的话,它将帮助材料科学家和物理学家获得新的物理定律和超越最先进的模型和框架模型。此外,这种策略的应用远远超出矫顽力,Foggiatto博士强调:“我们的方法可以扩展到其他系统分析温度和应变/应力等特性,以及高速的动力学磁化反转过程。”
有趣的是,这是第二个研究Masato Kotsugi教授和他的同事们发表在与他们正在开发的扩展朗道自由能模型。他们希望,在不久的将来,他们的功能分析模型将有助于实现电动汽车电机的效率高,更可持续的交通铺平了道路。
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参考
原始论文的标题:功能扩展能源格局模型解释矫顽力机制
日报:通信物理
东京大学的科学
东京大学(摘要)是一个著名的和受人尊敬的大学,和最大的science-specialized私人研究型大学在日本,在东京市中心和郊区有四个校区,在北海道。大学成立于1881年,一直导致日本在科学的发展通过培养爱科学研究人员、技术人员和教育工作者。
的使命”为大自然的和谐发展创造科技,人类和社会,“摘要进行了广泛的研究从基本的应用科学。摘要已经接受了一个多学科研究方法,进行深入研究在今天的一些最重要的领域。摘要是一个精英,最好的科学认识和培育。这是唯一的私立大学在日本产生了一个诺贝尔奖得主和唯一的私立大学在亚洲产生诺贝尔奖得主在自然科学领域。
关于Masato Kotsugi从东京大学教授科学
Masato Kotsugi索菲亚大学毕业博士,日本,1996年,然后获得博士学位的研究生院工程科学在大阪大学,日本在2001年。他于2015年加入科学的东京大学讲师和教授目前先进的工程学院,材料科学与技术。Kotsugi教授和他的学生进行尖端研究高性能材料来创造一个绿色能源的社会。他发表了超过127篇论文,目前感兴趣的固态物理、磁性、同步辐射、材料信息。他可以达到:kotsugi@rs.tus.ac.jp
