磁彈交互作用降低軟磁體中的磁滯現象：超越各向異性能的新設計策略

核心概念

軟磁體的磁滯現象不僅受磁晶各向異性常數影響，磁致伸縮、彈性剛度和殘餘應力等磁彈交互作用也起著至關重要的作用，通過調整這些參數可以顯著降低磁滯，為開發新型軟磁體提供新思路。

摘要

磁彈交互作用降低軟磁體中的磁滯現象：超越各向異性能的新設計策略

鐵磁體在循環磁場下表現出磁滯現象，這是磁疇壁運動滯後造成的，會導致能量損耗。
傳統上，降低磁滯的方法是開發磁晶各向異性常數 κ1 接近零的合金。
然而，一些 κ1 值較大的合金也表現出較小的磁滯，這表明其他因素也影響著磁滯。

本研究使用非線性微磁學框架，系統地研究了磁致伸縮常數 (λ100)、彈性剛度 (c11, c12)、殘餘應力 (σR) 和針狀磁疇對磁化反轉能壘的影響。
通過計算不同材料參數組合下的磁滯迴線，建立了磁滯對應力、彈性剛度和磁致伸縮的響應圖譜。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Magnetoelastic Interactions Reduce Hysteresis in Soft Magnets

by Hong... 於 arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12875.pdf

深入探究

如何將本研究提出的磁彈交互作用設計策略應用於其他類型的磁性材料？

本研究提出的磁彈交互作用設計策略主要集中在具有<100>易磁化軸的立方晶體結構軟磁材料，例如FeNi合金。將此策略應用於其他類型磁性材料需要考慮以下幾個方面：

晶體結構和磁晶各向異性： 不同晶體結構的材料具有不同的磁晶各向異性，例如六方晶體結構材料的易磁化軸和磁晶各向異性能量表达式與立方晶體結構材料不同。因此，需要根據具體材料的晶體結構和磁晶各向異性修正能量表达式，并分析磁致伸缩效应对磁畴结构和磁化反转过程的影响。
磁致伸缩常数： 不同材料的磁致伸缩常数差异很大，需要针对目标材料的磁致伸缩常数进行具体的模拟计算，以确定最佳的磁致伸缩常数范围，从而降低矫顽力。
残余应力： 残余应力对不同材料的影响也不尽相同，需要根据材料的力学性能和制备工艺等因素，分析残余应力的产生机制和影响规律，并通过优化制备工艺或引入外部应力等手段调控残余应力，以达到降低矫顽力的目的。
其他因素： 除了上述因素外，还需要考虑温度、磁场频率、材料成分、微观结构等因素对磁滞现象的影响，并进行综合分析和优化设计。

总而言之，将本研究提出的磁弹交互作用设计策略应用于其他类型的磁性材料需要对其进行针对性的修正和完善，并结合实验验证，才能有效指导新型软磁材料的开发。

是否存在其他未被考慮的因素會影響軟磁體的磁滯現象，例如溫度或磁場頻率？

是的，除了材料常数、颗粒几何形状和加工技术外，还有其他未被考虑的因素会影响软磁体的磁滞现象，例如：

温度： 温度对磁性材料的磁滞回线有着显著的影响。随着温度的升高，磁畴壁的热激活运动会更加剧烈，导致矫顽力降低，磁滞回线变窄。当温度高于居里温度时，材料的铁磁性消失，磁滞回线也不复存在。
磁场频率： 当施加交变磁场时，磁畴壁的运动速度跟不上磁场变化的频率，会导致磁滞回线变宽，能量损耗增加。这种现象在高频应用中尤为明显。
表面效应： 对于纳米尺寸的软磁体，表面效应会显著影响其磁滞回线。例如，表面磁矩的各向异性能和表面自旋无序会导致表面磁矩的钉扎效应，从而增加矫顽力。
缺陷和杂质： 材料中的缺陷和杂质会阻碍磁畴壁的运动，导致磁滞回线变宽。例如，晶界、空位、位错等缺陷都会对磁畴壁运动产生钉扎效应。
磁畴结构： 磁畴结构对磁滞回线也有着重要的影响。例如，单畴结构的软磁体通常具有较高的矫顽力，而多畴结构的软磁体则具有较低的矫顽力。
因此，在设计和优化软磁材料时，需要综合考虑上述因素的影响，才能获得具有理想性能的软磁材料。

如何利用人工智能和機器學習技術加速發現和設計具有理想磁彈特性的新型軟磁材料？

人工智能和机器学习技术可以从以下几个方面加速发现和设计具有理想磁弹特性的新型软磁材料：

高通量计算与材料数据库： 利用人工智能和机器学习技术可以构建高通量计算平台，快速计算大量候选材料的磁弹特性，并结合现有的材料数据库，建立材料成分-结构-性能之间的关系模型。
材料基因组方法： 结合材料基因组方法，可以利用机器学习算法分析材料的晶体结构、电子结构、磁性等特征，预测材料的磁弹性能，并筛选出具有潜在应用价值的新型软磁材料。
逆向设计与优化： 根据目标磁弹性能，利用机器学习算法进行逆向设计，预测满足性能要求的材料成分和结构，并通过优化算法进一步优化材料的制备工艺参数，以获得具有最佳性能的软磁材料。
实验数据分析与预测： 利用机器学习算法分析实验数据，建立材料制备工艺参数与磁弹性能之间的关系模型，并预测不同制备工艺参数下材料的性能，指导实验研究，提高实验效率。

总而言之，人工智能和机器学习技术可以有效地加速新型软磁材料的发现和设计，缩短研发周期，降低研发成本，推动软磁材料领域的快速发展。