基于GGA算法磁记忆检测模型的研究

发布时间：2018-05-18 08:56

  本文选题：固体能带 + 磁记忆　； 参考：《仪器仪表学报》2014年10期

【摘要】：磁记忆法可以对铁磁性材料应力集中区域进行有效的检测,但是,磁记忆现象产生的物理本质尚没有定论,无法实现定量化测量。为了研究磁记忆信号的定量变化规律,利用固体能带理论,建立了磁记忆检测模型,采用广义梯度(GGA)算法计算电子自旋条件下,外力场作用和掺杂作用对材料磁记忆特性的影响。研究结果表明:外力作用下,电子自旋态密度分布和晶体能带结构发生变化是磁记忆现象产生的基础。压应力增加,磁记忆信号线性增大;拉应力增加,磁记忆信号线性减小。此外,掺杂作用会影响材料的磁特性,但不会影响磁记忆信号的变化规律。
[Abstract]:Magnetic memory method can effectively detect the stress concentration area of ferromagnetic materials. However, the physical nature of magnetic memory phenomenon has not been determined, so it is not possible to achieve quantitative measurement. In order to study the quantitative variation of magnetic memory signals, a magnetic memory detection model was established by using the solid energy band theory. The generalized gradient GGA algorithm was used to calculate the electron spin. Effects of external force field and doping on magnetic memory properties of materials. The results show that the change of electron spin density distribution and crystal band structure is the basis of magnetic memory phenomenon. The compressive stress increases, the magnetic memory signal increases linearly, and the tensile stress increases, the magnetic memory signal linearly decreases. In addition, doping will affect the magnetic properties of the materials, but will not affect the variation of magnetic memory signals.
【作者单位】： 沈阳工业大学信息科学与工程学院;武夷学院机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372019) 国家863计划(2012AA040104) 十二五国家科技部支撑计划(2011BAK06B01-03)资助项目
【分类号】：TM271

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1905225