Ssylka

Как искусственный интеллект изменил разработку магнитных сплавов для высокомощной электроники?

Исследователи из Института материаловедения и технологий Нинбо (Китайская академия наук) совершили прорыв в создании новых магнитных материалов с использованием искусственного интеллекта. Их работа, опубликованная в журнале Advanced Functional Materials, демонстрирует значительный прогресс в разработке железосодержащих аморфных сплавов для высокочастотных электронных устройств.
Как искусственный интеллект изменил разработку магнитных сплавов для высокомощной электроники?
Изображение носит иллюстративный характер

Традиционные мягкие магнитные материалы, такие как кремнистая сталь, сталкиваются с серьезной проблемой при работе на высоких частотах в диапазоне МГц и ГГц. Они демонстрируют высокие потери в сердечнике, что приводит к снижению эффективности, чрезмерному нагреву и рискам теплового разгона в высокомощных приложениях. Существующие аморфные сплавы на основе железа, хотя и обладают низкой коэрцитивной силой, имеют недостаточную намагниченность насыщения для устройств с высокой плотностью мощности.

Для решения этой проблемы ученые применили методы машинного обучения для прогнозирования и оптимизации намагниченности насыщения. Среди использованных алгоритмов наилучшие результаты показал XGBoost с коэффициентом детерминации R² более 0,85 и среднеквадратичной ошибкой менее 0,12 Тесла.

В ходе исследования были выявлены критические факторы, влияющие на магнитные свойства сплавов. Содержание железа должно превышать 75 атомных процентов, энтальпия смешения должна находиться в диапазоне от -18,7 до -14 кДж/моль, а разница электроотрицательности должна быть ниже 0,07.

Для улучшения свойств материала исследователи ввели в состав кобальт, чтобы использовать эффект обменного взаимодействия Fe-Co. Это привело к созданию новых серий сплавов: Fe-Co-Ni-Si-B и Fe-Co-Ni-B-P-C.

Разработанные материалы демонстрируют впечатляющие характеристики. Намагниченность насыщения (Bs) достигает 1,85 Тесла, с некоторыми образцами, показывающими значения до 1,92 Тесла. При этом коэрцитивная сила (Hc) составляет всего 1,2 А/м, что значительно превосходит свойства традиционной кремнистой стали.

Новые аморфные сплавы на основе железа имеют широкий спектр применений в высокочастотной, высокомощной электронике. Они могут использоваться в оборудовании для 5G-коммуникаций и электромобилях. Благодаря своим свойствам, эти материалы позволяют создавать более компактные и легкие магнитные компоненты, что критически важно для технологий следующего поколения, требующих высокой плотности мощности и минимальных тепловых потерь.

Использование искусственного интеллекта для разработки новых материалов демонстрирует эффективность этого подхода и открывает новые возможности в материаловедении. Сочетание машинного обучения с традиционными методами исследования позволяет значительно ускорить процесс создания материалов с заданными свойствами и решать сложные технологические задачи современной электроники.


Новое на сайте

13005Как бывшая звезда Love Island избежала тюремного заключения за ошибки с опасной собакой? 13004Революционный метод управления сверхпроводимостью через скручивание слоев 13002Революционный метод машинного обучения для моделирования сверхбольших атомных структур 13001Как новое поколение оптических волокон изменит передачу данных? 13000Революционные углеродные нанотрубки: прорыв в создании проводов для носимой электроники 12999Как Токио готовится к возможному извержению горы Фудзи? 12998Как ученые открыли четвертое измерение в манипуляции светом? 12997Сможет ли Нью-Йорк спасти систему Croton от растущей солености? 12996Революционное открытие: скручивание материалов создает искусственные атомы для квантовых... 12995Как ионные пары с золотыми комплексами меняют будущее органической электроники? 12994Как нанотрубки в сердце влияют на его формирование? 12993Почему пиво "хлопает и плещется" при открытии бутылки с бугельной пробкой? 12992Революционная технология лазерной томографии для плотных объектов 12991Магнитные микроводоросли: крошечные пловцы с роботизированной миссией