Mất chất trễ từ tính hoặc mất sắt là một tính chất từ tính quan trọng để xác định hiệu quả của động cơ điện và do đó rất quan trọng đối với xe điện Nó xảy ra khi từ trường trong lõi động cơ, được tạo thành từ các vật liệu từ tính mềm, được nhiều lần đảo ngược do dòng chảy thay đổi trong cuộn dây Sự thay đổi này, tuy nhiên, không hoàn toàn hiệu quả và dẫn đến mất năng lượng Trên thực tế, mất sắt chiếm khoảng 30% tổng tổn thất năng lượng trong động cơ, dẫn đến sự phát xạ của carbon dioxide, đại diện cho mối quan tâm môi trường cấp bách

Mặc dù hơn nửa thế kỷ nghiên cứu, nguồn gốc của mất sắt trong vật liệu từ tính mềm vẫn khó nắm bắt Năng lượng chi tiêu trong quá trình đảo ngược từ tính trong các vật liệu này phụ thuộc vào những thay đổi phức tạp trong cấu trúc miền từ tính Chúng chủ yếu được giải thích trực quan, và các cơ chế cơ bản đã được thảo luận chỉ khá tốt Các nhà nghiên cứu tin rằng điều tra mối tương quan giữa mất năng lượng và cấu trúc vi mô của các miền từ tính là một hướng đầy hứa hẹn Tuy nhiên, hầu hết các mô hình vật lý hiện tại để phân tích sự đảo ngược từ hóa được thiết kế cho các hệ thống đồng nhất, trong khi các vật liệu từ tính mềm thực tế như thép điện không định hướng (NOES) không đồng nhất, gây khó khăn cho phân tích

Bây giờ, trong một bước đột phá, một nhóm nghiên cứu do Giáo sư Masato Kotsugi dẫn đầu từ Khoa Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá và Công nghệ Vật liệu tại Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo (TUS), Nhật Bản, cùng với ông Michiki Taniwaki, cũng từ TUS, đã phát triển một cách tiếp cận mới Phương pháp này theo dõi thành công nguồn gốc của mất sắt đối với cấu trúc miền từ tính Giáo sư Kotsugi giải thích,2832_3219Nghiên cứu của họ làĐược xuất bản trên tạp chí Báo cáo khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đáVào ngày 15 tháng 7 năm 2025

Nhóm đầu tiên đã định lượng độ phức tạp của các miền từ tính từ hình ảnh cấu trúc vi mô của NOE sử dụng tương đồng dai dẳng (pH), một công cụ toán kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá để phân tích nhiều tính năng tôpô trong dữ liệu Tiếp theo, họ đã áp dụng phân tích thành phần chính (PCA), một kỹ thuật thống kê, để trích xuất các tính năng thiết yếu ẩn trong dữ liệu pH phức tạp Hai tính năng nổi lên, cụ thể là PC1, đại diện cho từ hóa và PC2, đại diện cho các bức tường miền từ tính

Sử dụng các tính năng này, sau đó nhóm đã xây dựng một cảnh quan năng lượng mở rộng bằng khung EX-GL, ánh xạ các thay đổi trong cấu trúc miền từ tính với năng lượng như một biểu đồ với mỗi điểm tương ứng với hình ảnh miền từ tính Sau đó, nhóm đã thực hiện phân tích tương quan toàn diện giữa các tính năng và các tham số vật lý bằng cách sử dụng biểu đồ này, phát hiện ra các tính năng có ý nghĩa vật lý giải thích mất năng lượng trong quá trình đảo ngược từ hóa

Phân tích của họ cho thấy sự hiện diện của việc thúc đẩy và chống lại các yếu tố trong quá trình đảo ngược từ hóa Thật thú vị, cả hai yếu tố đã được tìm thấy ở cùng một vị trí, chủ yếu là gần ranh giới hạt, là giao diện giữa các tinh thể khác nhau trong một vật liệu tinh thể Điều này cho thấy sự cạnh tranh giữa các yếu tố này4760_4967Ghi chú Giáo sư Kotsugi"Ở các vị trí chỉ có các yếu tố chống lại, các miền từ được phân đoạn được tìm thấy là những người đóng góp chính cho mất năng lượng"

Tầm quan trọng của phương pháp này nằm ở những hiểu biết tự động, chính xác, dựa trên dữ liệu về cả cơ chế và vị trí mất năng lượng

"Cách tiếp cận của chúng tôi cho phép chúng tôi trích xuất thông tin mà khó có thể có được chỉ với kiểm tra trực quan,"Nhận xét Giáo sư Kotsugi

Nghiên cứu này mở đường cho việc hiện thực hóa các mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc-năng lượng sạch và năng lượng sạch, công nghiệp hóa, đổi mới và cơ sở hạ tầng, và chống biến đổi khí hậu Tóm lại, nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu sáng tạo để xác định nguồn gốc và giải quyết mất năng lượng trong các vật liệu từ tính mềm, dẫn đến những chiếc xe điện màu xanh lá cây hiệu quả hơn, mở đường cho một tương lai bền vững

Tiêu đề hình ảnh:Khung Ginzburg-Landau (GL) mở rộng được đề xuất để phân tích tự động đảo ngược từ hóa trong thép điện không định hướng (NOES)
Chú thích hình ảnh:Phương pháp đề xuất tự động xác định nguồn gốc của mất năng lượng trong NOES, cung cấp thông tin khó nhận ra bằng cách sử dụng kiểm tra trực quan Cách tiếp cận này cung cấp một phương pháp mới để thiết kế vật liệu từ tính mềm hiệu quả
Tín dụng hình ảnh:Giáo sư Masato Kotsugi từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo, Nhật Bản
Loại giấy phép:Nội dung gốc
Hạn chế sử dụng:Không thể được sử dụng lại mà không được phép

Tiêu đề hình ảnh:Xác định quy trình đảo ngược từ hóa trong thép điện không định hướng dựa trên mô hình dựa trên dữ liệu
Chú thích hình ảnh:Các nhà khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá xác định sự tương tác phức tạp của việc thúc đẩy và chống lại các yếu tố xảy ra giữa các miền từ tính siêu nhỏ và độ trễ từ tính vĩ mô bằng cách sử dụng mô hình năng lượng tự do của Ginzburg-Landau mở rộng
Tín dụng hình ảnh:Giáo sư Masato Kotsugi từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo, Nhật Bản
Liên kết nguồn hình ảnh: https: //doiorg/101038/s41598-025-00357-z
Loại giấy phép:CC BY-NC-ND 40
Hạn chế sử dụng:Tín dụng phải được trao cho người tạo Chỉ cho phép sử dụng phi thương mại của công việc Không được phép các dẫn xuất hoặc thích ứng của công việc

Tiêu đề hình ảnh:Mô hình năng lượng miễn phí của Ginzburg-Landau minh họa quy trình đảo ngược từ hóa trong không gian dữ liệu
Chú thích hình ảnh:Các nhà khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá sử dụng phân tích thành phần chính để trích xuất các tính năng thiết yếu từ khái niệm tương đồng liên tục
Tín dụng hình ảnh:Giáo sư Masato Kotsugi từ Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo, Nhật Bản
Liên kết nguồn hình ảnh: https: //doiorg/101038/s41598-025-00357-z
Loại giấy phép:CC BY-NC-ND 40
Hạn chế sử dụng:Tín dụng phải được trao cho người tạo Chỉ cho phép sử dụng phi thương mại của công việc Không được phép các dẫn xuất hoặc thích ứng của công việc

Về Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo

tỷ lệ kèo góc nhà cái góc nhà cái góc nhà cái Đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tokyo(TUS) là một trường đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nổi tiếng và được kính trọng, và là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá nghiên cứu tư nhân chuyên khoa khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá lớn nhất ở Nhật Bản, với bốn cơ sở ở trung tâm Tokyo và vùng ngoại ô của nó và ở Hokkaido Được thành lập vào năm 1881, trường đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá đã liên tục đóng góp cho sự phát triển của Nhật Bản trong khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá thông qua việc khắc sâu tình yêu đối với khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá trong các nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên và nhà giáo dục

Với sứ mệnh "tạo ra khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá và công nghệ cho sự phát triển hài hòa của tự nhiên, con người và xã hội", TUS đã thực hiện một loạt các nghiên cứu từ khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá cơ bản đến ứng dụng TUS đã chấp nhận một cách tiếp cận đa ngành để nghiên cứu và thực hiện nghiên cứu chuyên sâu trong một số lĩnh vực quan trọng nhất hiện nay TUS là một công đức nơi tốt nhất trong khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá được công nhận và chăm sóc Đây là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tư duy nhất ở Nhật Bản đã sản xuất một người chiến thắng giải thưởng Nobel và là trường đại kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá tư duy nhất ở châu Á sản xuất những người chiến thắng giải thưởng Nobel trong lĩnh vực Khoa kèo nhà cái tỷ lệ bóng đá Tự nhiên