Model for temperature-dependent magnetization of nanocrystalline materials
Notice bibliographique
Résumé
A magnetization model of nanocrystalline materials incorporating intragrain anisotropies, intergrain interactions, and texture effects has been extended to include the thermal fluctuations. The method relies on the stochastic Landau–Lifshitz–Gilbert theory of magnetization dynamics and permits to study the magnetic properties of nanocrystalline materials at arbitrary temperature below the Currie temperature. The model has been used to determine the intergrain exchange constant and grain boundary anisotropy constant of nanocrystalline Ni at 100 K and 298 K. It is found that the thermal fluctuations suppress the strength of the intergrain exchange coupling and also reduce the grain boundary anisotropy. In comparison with its value at 2 K, the interparticle exchange constant decreases by 16% and 42% and the grain boundary anisotropy constant decreases by 28% and 40% at 100 K and 298 K, respectively. An application of the model to study the grain size-dependent magnetization indicates that when the thermal activation energy is comparable to the free energy of grains, the decrease in the grain size leads to the decrease in the magnetic permeability and saturation magnetization. The mechanism by which the grain size influences the magnetic properties of nc–Ni is discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».