Tali simulazioni hanno fatto luce sulle caratteristiche microstrutturali che ostacolano la coercività, che quantifica la resistenza di un magnete alla smagnetizzazione in campi magnetici opposti. Si prevede che nuovi modelli basati sulla tomografia guideranno verso lo sviluppo di magneti permanenti sostenibili con prestazioni eccezionali.

La produzione di energia verde, i trasporti elettrici e altri settori high-tech fanno molto affidamento su magneti permanenti ad alte prestazioni, tra cui i magneti Nd-Fe-B sono i più potenti e richiesti. La coercività dei magneti industriali Nd-Fe-B è finora ben al di sotto del suo limite fisico. Per risolvere questo problema, è possibile utilizzare simulazioni micromagnetiche su modelli realistici dei magneti.

Un nuovo approccio per ricostruire la microstruttura reale dei magneti Nd-Fe-B a grana ultrafine in modelli su larga scala è proposto in questa ricerca, ora pubblicata sulla rivista npj Computational Materials .

Nello specifico, i dati tomografici di una serie di immagini 2D ottenute mediante microscopia elettronica a scansione (SEM) in combinazione con una lucidatura coerente con fascio ionico focalizzato (FIB) possono essere convertiti in un modello 3D a elementi finiti di alta qualità.

Questo approccio basato sulla tomografia è universale e può essere applicato ad altri materiali policristallini affrontando un'ampia gamma di problemi di scienza dei materiali.

Le simulazioni micromagnetiche sui modelli basati sulla tomografia hanno riprodotto la coercività dei magneti Nd-Fe-B a grana ultrafine e ne hanno spiegato il meccanismo. Sono state rivelate le caratteristiche microstrutturali rilevanti per la coercività e la nucleazione dell'inversione della magnetizzazione.

Pertanto, il modello sviluppato può essere considerato un gemello digitale dei magneti Nd-Fe-B, una rappresentazione virtuale di un oggetto progettato per rifletterne accuratamente la fisica.

I gemelli digitali proposti dei magneti Nd-Fe-B sono sufficientemente precisi da riprodurre sia la microstruttura che le proprietà magnetiche che possono essere implementate per il problema inverso nella progettazione di magneti permanenti ad alte prestazioni su richiesta.

Ad esempio, quando i ricercatori inseriscono le proprietà magnetiche richieste per un'applicazione specifica (ad esempio, motore di trazione o a forza magnetica variabile), una pipeline di ricerca basata sui dati con gemelli digitali integrati sarà in grado di proporre la composizione, le condizioni di elaborazione e la microstruttura ottimali di il magnete per quell'applicazione, riducendo significativamente i tempi di sviluppo.