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Enregistrement W4415927567 · doi:10.15353/hi-am.v1i1.6799

Influence of process parameters on the density and magnetic properties of laser powder bed fusion NdFeB magnets

2025· article· W4415927567 sur OpenAlexafffund
Xavier Walls, Rene Lam, Mingzhang Yang, Mohsen K. Keshavarz, Fabrice Bernier, Mihaela Vlasea

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Holistic Innovation in Additive Manufacturing (HI-AM) Conference · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties of Alloys
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFedDev OntarioUniversity of WaterlooMitacs
Mots-clésNeodymium magnetMagnetRemanenceCoercivitySelective laser sinteringMicrostructureProcess (computing)PressingFusionLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for high-performance NdFeB permanent magnets is rapidly increasing due to their critical role in electric vehicles, wind turbines, robotics, and advanced electronics. Traditional manufacturing methods, such as sintering and bonding, are limited in design complexity, material efficiency, and sustainability. These methods require extensive machining, generate substantial waste, and often involve hazardous processing steps. Additionally, global supply chain concerns surrounding rare earth elements have intensified the need for more sustainable, resource-efficient, and locally adaptable manufacturing approaches. Laser Powder Bed Fusion (PBF-LB) presents a promising alternative to traditional methods, enabling the production of intricate geometries optimized for magnetic performance without extensive post-processing or material loss. Moreover, PBF-LB facilitates precise microstructure control to tailor magnetic properties for specific application requirements. This study examines the influence of PBF-LB process parameters on the density and magnetic properties of 3D-printed Nd₇.₅Pr₀.₇Fe₇₅.₄Co₂.₅B₈.₈Zr₂.₆Ti₂.₅ magnets. A dimensionless process mapping approach was applied to optimize energy input and minimize defect formation, enabling identification of process windows that result in high-density (95 - 99%) magnets. This work explores how key process parameters such as point distance (15 – 60 µm), layer thickness (40 and 60 µm), and laser beam diameter (70 µm, focused vs. 120 µm defocused) can be optimized. The results showed that reducing point distance to a moderate range, along with reduced layer thickness and a wider defocused beam, led to lower volumetric energy densities and improved magnetic performance. Notably, higher density alone did not always correlate with superior magnetic properties. A remanence of 0.51 T and a coercivity of 673.22 kA/m were achieved. Furthermore, the optimized parameters were successfully used to fabricate complex-shaped demonstrators, showcasing the potential of PBF-LB for producing dense, structurally sound magnetic components with intricate geometries. The results highlight PBF-LB as a competitive alternative to traditional magnet fabrication methods, offering a viable pathway for the next generation of energy-efficient and sustainable magnetic materials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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