Field assisted sintering and spark plasma texturing of Nd–Fe–B magnets with anisotropic magnetic properties
Notice bibliographique
Résumé
Field assisted sintering technologies like spark plasma sintering (FAST/SPS) are attractive alternative methods for the processing of nanocrystalline Nd–Fe–B magnets with well-pronounced anisotropic magnetic properties. This work aims to investigate the potential of hot deformation through FAST/SPS, a method commonly referred to as spark plasma texturing (SPT). SPT with its fine-tuned and closely monitored parameters of heating rate and applied uniaxial pressure has the possibility to yield further refined microstructure and reproducibility when compared to traditional hot deformation. This fine control has the potential to expand beyond the consolidation of nanocrystalline melt-spun starting powder and into other starting materials. Here, the focus is on two different routes of SPT both starting from the same commercial melt-spun Nd–Fe–B powder (Magnequench MQU-F). One deals with the SPT of semi-dense MQU-F compacts (∼70% density), while the other focuses on deformation of MQU-F fully dense compacts. Semi-dense compact SPT could lead to new routes for the consolidation of anisotropic Nd–Fe–B magnet scrap without inducing excessive grain growth, while dense compact SPT has more potential for highly textured microstructure. The best balance of properties for a magnet produced from a semi-dense compact was B r = 1.18 T, H cJ = 1203 kA m −1 and (BH) max = 249 kJ m −3 , which was achieved by deforming a semi-dense compact at 800 °C applying a pressure of 100 MPa. When starting from a dense compact, the best performance was B r = 1.38 T, H cJ = 1180 kA m −1 and (BH) max = 353 kJ m −3 . Here, deformation was performed at 750 °C under 70 MPa of pressure.
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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) | 0,001 | 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 ».