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Enregistrement W2035567452 · doi:10.1063/1.3679467

Low core loss of non-Si quaternary Fe83.3B8P8Cu0.7 nanocrystalline alloy with high <i>Bs</i> of 1.7 T

2012· article· en· W2035567452 sur OpenAlexaff
Akiri Urata, Makoto Yamaki, Masahiko Takahashi, Koichi Okamoto, Hiroyuki Matsumoto, Shigeyoshi Yoshida, Akihiro Makino

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocrystalline materialMaterials scienceAlloyAmorphous solidAmorphous metalMagnetic alloyMetallurgyMagnetic shape-memory alloySaturation (graph theory)CrystallographyMagnetizationMagnetic anisotropyNanotechnologyMagnetic fieldChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of replacement Si by P on the soft magnetic and structural properties of nanocrystalline Fe-Si-B-P-Cu alloys has been investigated. The nanocrystalline Fe83.3SiXB8P8−XCu0.7 (X = 0, 2, 4, 6) alloy ribbons consist of precipitated α-Fe phase and residual amorphous phase, and initial permeability of these alloy ribbons are enhanced with decreasing Si content. In particular, the nanocrystalline Fe83.3B8P8Cu0.7 (X = 0) alloy has both low core loss of 1.4 W/kg at 1.0 T – 50 Hz and high saturation magnetic flux density of 1.70 T. In addition, this alloy exhibits the most favorable nanocrystalline structure containing the homogeneously precipitated α-Fe grains with 14 nm in mean diameter. Therefore, it can be concluded that the soft magnetic properties and nanostructure of Fe-Si-B-P-Cu alloys are strongly affected by Si and P content. The Fe83.3B8P8Cu0.7 alloy with low core loss and high saturation magnetic flux density compared with a Fe amorphous alloy is suitable for a magnetic core material in electronic devices such as transformers, inductors and motors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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