Soft magnetic FeSiBPCu heteroamorphous alloys with high Fe content
Notice bibliographique
Résumé
Fe–Si–B amorphous alloys with less than 80 at. % Fe are now in practical use because of their excellent magnetic softness and rather high magnetization (Js) basically owing to the lack of intrinsic magnetic anisotropy and the high Fe content, respectively. A strict upper limit of the Fe content (about 80 at. %) for the formation of a single amorphous phase with good magnetic softness hinders the improvement in Js of the Fe-based amorphous alloys. The alloys with the high Fe content exceeding the limit commonly have the as-quenched structure consisting of coarse α-Fe grains in an amorphous matrix, which inevitably results in inferior magnetic softness. The simultaneous addition of proper amounts of P and Cu is found to be significantly effective in decreasing the grain size of α-Fe phase, formed in an amorphous matrix in the as-quenched Fe82Si9B9 amorphous alloys with high Fe content exceeding the limit. Fe-rich Fe81.7Si9B7P2Cu0.3 heteroamorphous alloy with an as-quenched structure consisting of extremely small α-Fe-like clusters of about 3 nm or smaller in diameter, randomly dispersed within the amorphous matrix, exhibits the lower coercivity of 7 A m−1 and the higher Js of 1.56 T than the typical Fe-based monolithic amorphous alloy at an as-quenched state.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».