論文の概要: Predictions of Electromotive Force of Magnetic Shape Memory Alloy (MSMA) Using Constitutive Model and Generalized Regression Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03701v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 06:38:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 01:24:18.618657
• Title: Predictions of Electromotive Force of Magnetic Shape Memory Alloy (MSMA) Using Constitutive Model and Generalized Regression Neural Network
• Title（参考訳）: 構成モデルと一般化回帰ニューラルネットワークを用いた磁気形状記憶合金(msma)の起電力予測
• Authors: Md Esharuzzaman Emu
• Abstract要約: 強磁性形状記憶合金(MSMA)は室温での磁場印加による形状記憶効果を示す。 この研究は、Ni-Mn-Ga単結晶の既存のマクロスケール磁気力学モデルに新しい特徴を導入した。 モデル予測は、Ni-Mn-Ga単結晶上で収集された実験データと比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ferromagnetic shape memory alloys (MSMAs), such as Ni-Mn-Ga single crystals, can exhibit the shape memory effect due to an applied magnetic field at room temperature. Under a variable magnetic field and a constant bias stress loading, MSMAs have been used for actuation applications. This work introduced a new feature to the existing macroscale magneto-mechanical model for Ni-Mn-Ga single crystal. This model includes the fact that the magnetic easy axis in the two variants is not exactly perpendicular as observed by D silva et al. This offset helps explain some of the power harvesting capabilities of MSMAs. Model predictions are compared to experimental data collected on a Ni-Mn-Ga single crystal. The experiments include both stress-controlled loading with constant bias magnetic field load (which mimics power harvesting or sensing) and fieldcontrolled loading with constant bias compressive stress (which mimics actuation). Each type of test was performed at several different load levels, and the applied field was measured without the MSMA specimen present so that demagnetization does not affect the experimentally measured field as suggested by Eberle et al. Results show decent agreement between model predictions and experimental data. Although the model predicts experimental results decently, it does not capture all the features of the experimental data. In order to capture all the experimental features, finally, a generalized regression neural network (GRNN) was used to train the experimental data (stress, strain, magnetic field, and emf) so that it can make a reasonably better prediction.
• Abstract（参考訳）: Ni-Mn-Ga単結晶のような強磁性形状記憶合金(MSMA)は室温での磁場印加による形状記憶効果を示す。 可変磁場と一定のバイアス応力負荷の下では、MSMAはアクチュエータ用途に使用されている。 この研究は、Ni-Mn-Ga単結晶の既存のマクロスケール磁気力学モデルに新しい特徴を導入した。 このモデルには、2つの変種における磁気的容易な軸が、D silvaらによって観測されるように正確に垂直ではないという事実が含まれる。 このオフセットは、MSMAの電力収穫能力を説明するのに役立つ。 モデル予測は、Ni-Mn-Ga単結晶上で収集された実験データと比較される。 実験には、一定バイアス磁場負荷(電力収穫やセンシングを模倣する)による応力制御負荷と、一定バイアス圧縮応力(アクチュレーションを模倣する)による磁場制御負荷の両方が含まれる。 それぞれ異なる負荷レベルで試験を行い,MSMA試料が存在しない場合の印加磁場は,Eberleらによって示唆されたように,消磁が実験的に測定された磁場に影響を及ぼさないよう測定した。 その結果,モデル予測と実験データとの適切な一致が得られた。 このモデルは実験結果を適切に予測するが、実験データの全ての特徴を捉えていない。 実験的な特徴をすべて捉えるために、最終的に一般化回帰ニューラルネットワーク(grnn)を使用して実験データ(ストレス、ひずみ、磁場、emf)を訓練し、合理的により良い予測を行うことができた。

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