中科院科学家《AFM》基于机器学习研发超高饱和磁感铁基非晶/纳米晶软磁材料

随着高频大功率器件的发展，软磁材料的性能成为制约电子系统效率、体积和轻量化的关键因素。铁基非晶/纳米晶合金因其优异的软磁性能成为候选材料，但其饱和磁感较低限制了在高功率密度设备中的应用。中国科学院宁波材料技术与工程研究所的研究团队利用机器学习模型预测铁基非晶合金的饱和磁感，确定了铁含量、混合焓和电负性差异为关键影响因素。基于设计准则，团队开发了新型铁基非晶/纳米晶合金，其饱和磁感超过1.85T，矫顽力降至1.2 A/m，综合性能超越硅钢。该研究为开发高性能软磁材料提供了新思路。