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美國開發(fā)出尋找新型磁性材料的新方法
導言:美國艾姆斯國家實驗室(Ames National Laboratory)的科研人員開發(fā)出一個新的機器學習模型,該模型可預測新材料組合的居里溫度(材料保持磁性的最高溫度),用于尋找不含關(guān)鍵元素的永磁材料。
美國艾姆斯國家實驗室(Ames National Laboratory)的科研人員開發(fā)出一個新的機器學習模型,該模型可預測新材料組合的居里溫度(材料保持磁性的最高溫度),用于尋找不含關(guān)鍵元素的永磁材料。
科研人員使用居里溫度的實驗數(shù)據(jù)和理論模型來訓練機器學習算法,并從基于鈰、鋯和鐵的化合物(Zr1-xCex)Fe2體系中選擇了(Zr0.16Ce0.84)Fe2和(Zr0.94Ce0.06)Fe2兩種成分測試該模型。測試結(jié)果表明,該模型成功預測了候選材料的居里溫度,這一研究成果為尋找具有高居里溫度、含有較少關(guān)鍵元素的高性能永磁材料創(chuàng)造了條件。相關(guān)研究成果發(fā)表在《材料化學》(Chemistry of Materials)期刊上。
本文摘自國外相關(guān)研究報道,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點和立場,僅供參考。
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