[发明专利]一种基于机器学习的铁基非晶纳米软磁合金设计方法有效
| 申请号： | 202110076195.8 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112951343B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 唐成颖;万媛;唐一川;熊俊君;马贵桃;楚孟哲;肖涛;覃育增;张聪;梁晓晗 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C60/00;G16C20/90;C22C45/02;C22C33/06;C22C33/00;B22D11/06;H01F1/147 |
| 代理公司： | 成都东恒知盛知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人： | 罗江 |
| 地址： | 541004 广*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的高性能铁基非晶纳米软磁合金设计方法，包括根据神经网络模型选择五种元素设计具有特定饱和磁感应强度的合金成分，得到合金成分；根据合金成分称取原料，在特定的熔炼条件中采用真空非自耗电弧炉熔炼原料得到母合金，进而制备得到铁基非晶合金薄带，并对其进行XRD测试、TEM测试和VSM测试。本发明根据机器学习神经网络模型模拟预测结果，在Fe‑B‑Si三元合金的基础上加了Cu、Nb元素，增加原子混乱程度，提高了合金的非晶形成能力，并且Cu元素提供纳米晶初始结晶形核位置，有利于纳米晶的形成，B、Si元素则利于非晶结构的形成，实验测试的结果与机器学习模型预测的结果一致。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 铁基非晶 纳米 合金 设计 方法 | ||
【主权项】：
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