美国艾姆斯国家实验室(Ames National Laboratory)的科研人员开发出一个新的机器学习模型,该模型可预测新材料组合的居里温度(材料保持磁性的最高温度),用于寻找不含关键元素的永磁材料。
科研人员使用居里温度的实验数据和理论模型来训练机器学习算法,并从基于铈、锆和铁的化合物(Zr1-xCex)Fe2体系中选择了(Zr0.16Ce0.84)Fe2和(Zr0.94Ce0.06)Fe2两种成分测试该模型。测试结果表明,该模型成功预测了候选材料的居里温度,这一研究成果为寻找具有高居里温度、含有较少关键元素的高性能永磁材料创造了条件。相关研究成果发表在《材料化学》(Chemistry of Materials)期刊上。
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