中科院宁波材料所科学家：基于机器学习研发超高饱和磁感铁基非晶/纳米晶软磁材料

随着高频大功率器件的发展，软磁材料的能效表现成为制约电子系统性能的关键因素。传统铁基非晶/纳米晶合金虽具有低矫顽力，但饱和磁感较低，限制了其在高功率密度设备中的应用。中国科学院宁波材料技术与工程研究所的研究团队利用机器学习技术，构建了三种模型预测铁基非晶合金的饱和磁感，并确定了铁含量、混合焓和电负性差异为关键影响因素。通过优化这些参数，团队设计出具有高饱和磁感和低矫顽力的新型合金，其性能超越传统硅钢。该研究为开发高性能软磁材料提供了新思路，并发表在《先进功能材料》上。