ANISOTROPY OPTIMIZATION OF GIANT MAGNETOIMPEDANCE SENSORS
Notice bibliographique
Résumé
As-cast melt extracted CoFeSiBNb wires 37.5 µm in average diameter prepared by MXT Inc. of Montréal have a predominantly helical anisotropy due to residual tensile and torsional stresses quenched in during preparation. When a supplementary tensile stress is applied along the wire, its easy axis of magnetization rotates towards the transverse (or circumferential) direction, since the magnetostriction of Co-rich wires is negative. Well defined, high amplitude and steep peaks of the magnetoimpedance are obtained when the magnetoelastic anisotropy of the wire reaches an optimum in magnitude and orientation. This optimum may be obtained by fine tuning the applied stress and can be permanently quenched in the material by current annealing the wire. A 50 to 100 mA DC current was used for this purpose. The circumferential DC magnetic field associated with this current also changes the wire anisotropy. After cooling, the wire quenches-in an optimum anisotropy, which maximizes the GMI effect of the wire. Magnetic field sensors with sensitivities as high as 1 kV/(T mm) and figures of merit of about 16 ΩT were obtained as a result of this optimization, for wires driven by AC currents of 1 mArms amplitude and 10 MHz frequency.
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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 | 0,000 |
| 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 ».