論文の概要: Interpretable machine learning-guided design of Fe-based soft magnetic alloys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19787v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 13:30:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.44959
- Title: Interpretable machine learning-guided design of Fe-based soft magnetic alloys
- Title（参考訳）: Fe基軟磁性合金の解釈型機械学習誘導設計
- Authors: Aditi Nachnani, Kai K. Li-Caldwell, Saptarshi Biswas, Prince Sharma, Gaoyuan Ouyang, Prashant Singh,
- Abstract要約: Feリッチ軟磁性合金における飽和磁化(MS)と保磁力(HC)を予測するための機械学習ガイド手法を提案する。
SiとBの含有量の増加により、Fe-Si-BのMSは1.81T(DFT2.04T)から1.54T(DFT1.56T)に減少する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a machine-learning guided approach to predict saturation magnetization (MS) and coercivity (HC) in Fe-rich soft magnetic alloys, particularly Fe-Si-B systems. ML models trained on experimental data reveals that increasing Si and B content reduces MS from 1.81T (DFT~2.04 T) to ~1.54 T (DFT~1.56T) in Fe-Si-B, which is attributed to decreased magnetic density and structural modifications. Experimental validation of ML predicted magnetic saturation on Fe-1Si-1B (2.09T), Fe-5Si-5B (2.01T) and Fe-10Si-10B (1.54T) alloy compositions further support our findings. These trends are consistent with density functional theory (DFT) predictions, which link increased electronic disorder and band broadening to lower MS values. Experimental validation on selected alloys confirms the predictive accuracy of the ML model, with good agreement across compositions. Beyond predictive accuracy, detailed uncertainty quantification and model interpretability including through feature importance and partial dependence analysis reveals that MS is governed by a nonlinear interplay between Fe content, early transition metal ratios, and annealing temperature, while HC is more sensitive to processing conditions such as ribbon thickness and thermal treatment windows. The ML framework was further applied to Fe-Si-B/Cr/Cu/Zr/Nb alloys in a pseudo-quaternary compositional space, which shows comparable magnetic properties to NANOMET (Fe84.8Si0.5B9.4Cu0.8 P3.5C1), FINEMET (Fe73.5Si13.5B9 Cu1Nb3), NANOPERM (Fe88Zr7B4Cu1), and HITPERM (Fe44Co44Zr7B4Cu1. Our fundings demonstrate the potential of ML framework for accelerated search of high-performance, Co- and Ni-free, soft magnetic materials.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Feリッチ軟磁性合金,特にFe-Si-B系における飽和磁化(MS)と保磁力(HC)を予測するための機械学習ガイド手法を提案する。
実験データに基づいてトレーニングされたMLモデルは、SiとBの含有量の増加により、Fe-Si-BのMSが1.81T(DFT~2.04T)から1.54T(DFT~1.56T)に減少することを明らかにした。
Fe-1Si-1B (2.09T) , Fe-5Si-5B (2.01T) およびFe-10Si-10B (1.54T) 合金組成のMLによる磁気飽和の実験的検証により, さらなる知見が得られた。
これらの傾向は密度汎関数理論 (DFT) の予測と一致しており、これは電子障害の増加と帯域幅の拡大をより低いMS値に結びつける。
選択した合金の実験的検証により, MLモデルの予測精度が確認され, 組成間で良好な一致が得られた。
また,Fe含有量,初期遷移金属比,熱処理温度の非線形相互作用によりMSが制御され,HCはリボン厚や熱処理窓などの処理条件に敏感であることがわかった。
NANOMET (Fe84.8Si0.5B9.4Cu0.8 P3.5C1), FINEMET (Fe73.5Si13.5B9 Cu1Nb3), NANOPERM (Fe88Zr7B4Cu1), HITPERM (Fe44Co44Zr7B4Cu1), HITPERM (Fe44Co44Zr7B4Cu1) に匹敵する磁気特性を示す擬四元系組成空間のFe-Si-B/Cr/Zr/Nb合金にもMLフレームワークが適用された。
本資金は,高性能・Co・Niフリー軟磁性材料探索のためのMLフレームワークの可能性を示すものである。
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