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Enregistrement W2083509269 · doi:10.1109/tmag.2012.2202380

The Role of Cu in Sintered Nd-Fe-B Magnets: ab initio Study

2012· article· en· W2083509269 sur OpenAlexaff
Xubo Liu, Z. Altounian

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties of Alloys
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNeodymium magnetMicrostructureMagnetSinteringRedistribution (election)CrystallographyPhysical chemistryAnalytical Chemistry (journal)PhysicsChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trace addition of Cu is an effective method to improve the coercivity of sintered NdFeB magnets via improving the microstructure. The efficiency of Cu doping depends on the distribution of Cu in the multi-phase microstructure of the NdFeB magnet. To understand and control the Cu redistribution, the site preference of Fe substitution by Cu in Nd2Fe14B (2:14:1) and their substitution energies have been calculated by a first-principles density functional method. The total energy calculations show that all the substitution energies of Fe by Cu in 2:14:1 are positive, indicating Cu tends to avoid entering 2:14:1 phase. In particular, the substitution energy of Cu at the 16k1site (Fe) has a value of 55 meV/Cu per unit cell, implying the substitution of Fe (16k1site) by Cu in 2:14:1 could occur at high temperature (above 650 K). It is expected that a very small amount of Cu (1.5 at.% or so) will dissolve in 2:14:1 during induction-melting sintering process (above 1600 K) while depleting from the 2:14:1 grains to the grain boundary region during the post-sinter annealing process. The redistribution of Cu in Nd-rich phase will lower its melting point and promote the homogeneous distribution of Nd-rich phase along the grain boundary of 2:14:1 phase, enhancing the coecivity in sintered NdFeB.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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