Estas simulaciones han arrojado luz sobre las características microestructurales que obstaculizan la coercitividad, que cuantifica la resistencia de un imán a la desmagnetización en campos magnéticos opuestos. Se espera que nuevos modelos basados ​​en tomografía orienten hacia el desarrollo de imanes permanentes sostenibles con el máximo rendimiento.

La generación de energía verde, el transporte eléctrico y otras industrias de alta tecnología dependen en gran medida de imanes permanentes de alto rendimiento, entre los cuales los imanes de Nd-Fe-B son los más fuertes y los más demandados. La coercitividad de los imanes industriales de Nd-Fe-B está hasta ahora muy por debajo de su límite físico. Para resolver este problema, se pueden emplear simulaciones micromagnéticas en modelos realistas de los imanes.

En esta investigación, ahora publicada en la revista npj Computational Materials, se propone un nuevo enfoque para reconstruir la microestructura real de imanes de Nd-Fe-B de grano ultrafino en modelos a gran escala. .

Específicamente, los datos tomográficos de una serie de imágenes 2D obtenidas mediante microscopía electrónica de barrido (SEM) en combinación con un pulido constante con haz de iones enfocados (FIB) se pueden convertir en un modelo de elementos finitos 3D de alta calidad.

Este enfoque basado en tomografía es universal y se puede aplicar a otros materiales policristalinos que abordan una amplia gama de problemas de ciencia de materiales.

Las simulaciones micromagnéticas en modelos basados ​​en tomografía reprodujeron la coercitividad de los imanes de Nd-Fe-B de grano ultrafino y explicaron su mecanismo. Se revelaron las características microestructurales relevantes para la coercitividad y la nucleación de la inversión de la magnetización.

Por lo tanto, el modelo desarrollado puede considerarse como un gemelo digital de imanes Nd-Fe-B:una representación virtual de un objeto diseñado para reflejar su física con precisión.

Los gemelos digitales propuestos para los imanes Nd-Fe-B son lo suficientemente precisos como para reproducir tanto la microestructura como las propiedades magnéticas que pueden implementarse para el problema inverso en el diseño de imanes permanentes de alto rendimiento bajo demanda.

Por ejemplo, cuando los investigadores ingresan las propiedades magnéticas requeridas para una aplicación específica (por ejemplo, tracción o motor de fuerza magnética variable), una línea de investigación basada en datos con gemelos digitales integrados podrá proponer la composición, las condiciones de procesamiento y la microestructura óptimas de el imán para esa aplicación, reduciendo significativamente el tiempo de desarrollo.