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Enregistrement W4387494260 · doi:10.1063/5.0166930

Magnetocrystalline anisotropy of interstitially and substitutionally Sn-doped MnBi for high temperature permanent magnet applications

2023· article· en· W4387494260 sur OpenAlexaff
Minyeong Choi, Yang‐Ki Hong, Hoyun Won, Chang-Dong Yeo, B. C. Choi, Jihoon Park, Woncheol Lee

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties of Alloys
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMagnetocrystalline anisotropyMaterials scienceCondensed matter physicsCurie temperatureMagnetizationCoercivityMagnetic momentDopingMagnetic anisotropySaturation (graph theory)MagnetFerromagnetismMagnetic fieldPhysicsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-principles calculations were performed to calculate the electronic structures of low temperature phase (LTP) MnBi (Mn50Bi50) and substitutionally and interstitially Sn-doped MnBi [Mn50Bi25Sn25, (Mn0.5Bi0.5)66.7Sn33.3]. Brillouin function predicts the temperature dependence of saturation magnetization M(T). Sn substitution for Bi in MnBi (Mn50Bi25Sn25) changes the magnetocrystalline anisotropy constant (Ku) from −0.202 MJ/m3 (the in-plane magnetization) for LTP MnBi to 1.711 MJ/m3 (the out-of-plane magnetization). In comparison, the Ku remains negative but slightly decreases to −0.043 MJ/m3 when Sn is interstitially doped in MnBi [(Mn0.5Bi0.5)66.7Sn33.3]. The Curie temperature (TC) decreases from 716 K for LTP Mn50Bi50 to 445 K for Mn50Bi25Sn25 and 285 K for (Mn0.5Bi0.5)66.7Sn33.3. Mn50Bi25Sn25 has a lower magnetic moment of 5.034 μB/f.u. but a higher saturation magnetization of 64.2 emu/g than (Mn0.5Bi0.5)66.7Sn33.3 with a magnetic moment of 6.609 μB/f.u. and a saturation magnetization of 48.2 emu/g because the weight and volume of the substitutionally Sn-doped MnBi are smaller than the interstitially Sn-doped MnBi. The low Curie temperature and magnetization for Sn-doped MnBi are attributed to the high concentration of Sn. Thus, future study needs to focus on low Sn-concentrated MnBi.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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