חיזוי תכונות מגנטיות של חומרים

חיזוי אוטומטי של העתיד עם Excel (יוני 2019).

Anonim

מגנטים קבועים המשמשים מכוניות חשמליות וטורבינות רוח מכילות כיום מתכות נדירות. צמצום כמות של רכיבים אלה מגנטים חשוב, כמו כריית אותם מזיקה הן לבריאות הסביבה. חוקרים פיתחו כעת מכונה חדשה למידה כלי לסייע במהירות ובקלות לחזות את תכונות הגביש הפרמגנטי של יצירות חומר חדשני.

אנרגיה מתחדשת היא טכנולוגיה מרכזית לעתיד. עם זאת, הן מכוניות חשמליות טורבינות רוח דורשים מגנטים קבוע חזק וחזק. הבעיה הטבועה היא כי ביצועים גבוהים חומרים מגנטיים מכילים 12 עד 17 אחוזים אלמנטים נדיר הארץ, בעיקר neodymium ו samarium, אלא גם dysprosium ו terbium. המקור של אלמנטים אלה הוא, כמעט אך ורק, סין. בנוסף, כורים אשר לחלץ חומרי גלם אלה בדרך כלל עובדים תחת תנאים מסוכנים בריאות, ואת התהליך פוגע בסביבה. באופן לא מפתיע, החוקרים חומרים יש להגדיר את המראות שלהם במשך שנים על מציאת חלופות מתכות נדירות הארץ במגנטים קבועים. באופן כללי, השיטה הסטנדרטית היא "ניסוי וטעייה": אילו יצירות אלמנטליות עבדו טוב בעבר, ואשר עשויות לפעול באותה מידה גם בעתיד? בדיקה כזו היא התחייבות יקר זמן רב.

איסוף מועמדים באמצעות סימולציה ממוחשבת

חוקרים במכון Fraunhofer עבור מכניקה של חומרים IWM בפריבורג הם חלוצת גישה חלופית, יעילה יותר. "פיתחנו שיטת הדמיית מחשב בעלת תפוקה גבוהה כדי לבדוק באופן שיטתי ומהיר מספר רב של חומרים כמועמדים למגנטים קבועים", מסביר ד"ר יוהנס מולר, מדען מחקר ביחידה לעיצוב חומרים בחומר ב- Fraunhofer IWM. "השיטה שלנו היא לא לשקול איזה אחוז מסוים של מנגן, קובלט או בורון עשוי להיות בר קיימא, אבל לתת למחשב לדמות גרסאות רבות שניתן להעלות על הדעת." זו גישה קומבינטורית יכול לסנן יצירות מבטיח כדי ליצור אוסף של מועמדים תיאורטיים סבירים כי אז ניתן לחקור באופן שיטתי. זה מצמצם באופן משמעותי את הדברים לעומת שיטות ניסוי וטעייה קונבנציונאלי. "באופן עקרוני, גישה זו אינה מוגבלת לתכונות מגנטיות, אך ניתן להחיל גם על תכונות חומריות אחרות", אומר מולר.

המחשב זקוק רק כמות מוגבלת של מידע כדי לבצע את הסימולציה: רק את המבנה הגבישי של החומר המגנטי ואת האלמנטים הכימיים שהוא מכיל. "כל השאר תלוי בהקשר הפיזי", מולר מבהיר. כאשר מדובר במבנה הגבישי, החוקרים הם הבנקאות על סריגים קריסטל שבו רק אחד מכל ארבעה עשר אטומים הוא אלמנט מתכת נדיר הארץ - המקביל רק שבעה אחוזים. הצוות בדק כמה מוצלח סימולציה באמצעות חומרים מגנטיים ידועים. על ידי זיהוי מוצלח של תכונות ידועות של חומרים כאלה, הם הוכיחו את הסימולציה יכולה לחזות בהצלחה את המגנטיות של חומרים חדשים. מה שחשוב באותה מידה, עם זאת, הוא קבוע anisotropy מגנטי. ערך זה הוא מדד של כמה קל או קשה להפוך את הקוטביות של חומר מגנטי על ידי החלת שדה מגנטי. "היכולת לחזות את הערך הזה היא אתגר עצום עבור מדע בעזרת חומרים מגנטיים בעזרת מחשב", אומר מולר. עם זאת, המדענים יכולים לחשב ערך חצי כמותי; במילים אחרות, הסימולציה יכולה לחזות באופן שיטתי ערך לאניזוטרופיה מגנטית שהיא איכותית ולא מדויקת כמותית. סימולציה, למשל, יכול להראות כי חומר X הוא מסוגל לעמוד שדות מגנטיים שבע פעמים חזק יותר מאשר חומר Y.

למידה ממוחשבת ממלאת את הפערים

הצוות יכול כעת להעסיק את הנתונים שלהם על תכונות מגנטיות של חומרים צעד נוסף, גדול יותר. "סימולציה מספקת לנו כמה אלפי עד 10, 000 מועמדים, אבל יש מיליוני או אפילו מיליארדי קומפוזיציות היסודות הפוטנציאלים שילובים, " מסביר מולר. "באמצעות שיטות למידה של מכונה, אנו מסוגלים למלא את הפערים הגדולים בין הדמויות המדומות והתיאורטיות". החוקרים יכולים גם להפוך את התהליך כדי לייעל את החומרים. לשם כך, הם מציינים את הדרישות המינימליות עבור חומר, למשל כוח מגנטי או אניסוטרופי, יחד עם אלמנטים כימיים הם מקווים להעסיק, למשל ציון "להשתמש בנחושת זול ולא קובלט נדירים ויקרים." אלגוריתם אופטימיזציה מכן מספק את ההרכב היסודי הטוב ביותר של החומר, תוך שימוש במודל החומר מחושב על ידי הלמידה מכונה מן הנתונים החומר.

הצוות פיתח כלי אינטרנט ידידותי למשתמש כדי להפוך את התוכנה לקלה יותר לשימוש. זה מאפשר למשתמשים להזין את מאפייני היעד וחומרי המקור. לאחר מכן הכלי מספק מידע על התכונות המגנטיות ועל עלויות חומרי הגלם. אלגוריתם אופטימיזציה מיושם בקרוב יהיה זמין.

menu
menu