Tunable magnetic and magnetocaloric properties of La0.6Sr0.4MnO3 nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles of La0.6Sr0.4MnO3 with different particle sizes are synthesized by the nitrate-complex auto-ignition method. The structural and magnetic properties of the samples are investigated by X-Ray diffraction (XRD), Fourier transform infra-red (FT-IR) spectroscopy, transmission electron microscopy (TEM), and DC magnetization measurements. The XRD study coupled with the Rietveld refinement shows that all samples crystallize in a rhombohedral structure with the space group of R-3 C. The FT-IR spectroscopy and TEM images indicate formation of the perovskite structure with the average sizes of 20, 40, and 100 nm for the samples sintered at 700, 800, and 1100 °C, respectively. The DC magnetization measurements confirm tuning of the magnetic properties due to the particle size effects, e.g., reduction in the ferromagnetic moment and increase in the surface spin disorder by decreasing the particle size. The magnetocaloric effect (MCE) study based on isothermal magnetization vs. filed measurements in all samples reveals a relatively large MCE around the Curie temperature of the samples. The peak around the Curie temperature gradually broadens with reduction of the particle size. The data obtained show that although variations in the magnetic entropy and adiabatic temperature decrease by lowering the particle size, variation in the relative cooling power values are the same for all samples. These results make this material a proper candidate in the magnetic refrigerator application above room temperature at moderate fields.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».