Creșterea explozivă a popularității vehiculelor electrice a impulsionat căutarea unor metode de sporire a eficienței energetice a motoarelor. Una dintre principalele lor probleme o reprezintă pierderile din oțel, cunoscute și sub numele de pierderi prin histerezis magnetic.

Acestea apar atunci când câmpurile magnetice din interiorul motorului își schimbă direcția în mod repetat, disipând energie sub formă de căldură în miezul materialelor magnetomecanice.

Deoarece motoarele electrice funcționează adesea la temperaturi ridicate, efectele termice pot demagnetiza parțial aceste materiale, agravând problema pierderilor de energie.

Un factor-cheie care influențează aceste efecte este comportamentul domeniilor magnetice — regiuni magnetice miniaturale din interiorul materialului. Dispunerea și structura lor exercită o influență puternică asupra modului în care materialele magnetice reacționează la încălzire și asupra cantității de energie pe care o pierd în timpul funcționării.

Noul model care dezvăluie haosul ascuns

Cercetătorii conduși de profesorul Masato Kotsugi și doctorul Ken Masuzawa de la Universitatea de Științe din Tokyo (TUS), Japonia, împreună cu colegi de la Universitatea din Tsukuba, Universitatea din Okayama și Universitatea din Kyoto, au dezvoltat un nou model numit eX-GL (entropy-feature-eXtended Ginzburg-Landau). Această abordare a fost aplicată pentru studierea peisajului energetic al domeniilor labirintice din granatul de fier și ytriu (RIG).

Pentru a examina modul în care temperatura influențează demagnetizarea în domeniile labirintice, cercetătorii au obținut imagini microscopice ale domeniilor magnetice dintr-o probă RIG la diferite temperaturi. Ulterior, aceste imagini au fost analizate cu ajutorul modelului eX-GL.

Pașii metodei de analiză

În prima etapă, modelul utilizează omologia persistentă (PH), o metodă matematică avansată care dezvăluie caracteristici topologice în date. Acest lucru a permis echipei să descopere trăsături structurale neuniforme în imaginile domeniilor magnetice.

Apoi, a fost aplicată recunoașterea modelelor pe bază de învățare automată pentru a identifica cele mai importante caracteristici din datele PH, permițând crearea unui peisaj digital al energiei libere, care urmărește evoluția microstructurilor magnetice pe măsură ce energia se modifică. În cele din urmă, analiza matematică a legat aceste structuri microscopice de domenii de procesul mai amplu de premagnetizare.

Descoperiri și mecanisme fizice

Folosind această metodă, cercetătorii au descoperit un semnal dominant, numit PC1, care reflecta cu succes procesul de premagnetizare. Corelând PC1 cu proprietățile fizice, echipa a vizualizat patru bariere energetice principale, care influențează puternic dinamica premagnetizării.

Analiza detaliată a acestor bariere și a microstructurilor asociate lor a arătat cum diferitele forme de energie afectează premagnetizarea. Cercetătorii au măsurat transferul de energie cu participarea interacțiunilor de schimb, a efectelor de demagnetizare și a entropiei. De asemenea, au descoperit că domeniile labirintice devin mai complexe odată cu creșterea lungimii pereților domeniului. Această complexitate crescândă se datorează interacțiunii dintre entropie și forțele de schimb.

Rezultatele studiului, publicat în revista Scientific Reports, au ajutat la elucidarea mecanismelor fizice care stau la baza comportamentului domeniilor labirintice în timpul premagnetizării.

În ansamblu, cercetarea nu doar că aduce lumină asupra mecanicii domeniilor labirintice, dar prezintă și o strategie mai amplă pentru studierea peisajelor energetice complexe din sistemele magnetice și alte materiale fizice înrudite.