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Estimation of critical current density of bulk superconductor with artificial neural network

Superconductivity 2023年第3期7卷 34-45页

作者： Gangling Wu Huadong Yong Key Laboratory of Mechanics on Disaster and Environment in Western China The Ministry of Education of ChinaLanzhou UniversityLanzhouGansu 730000People’s Republic of China Department of Mechanics and Engineering Sciences College of Civil Engineering and MechanicsLanzhou UniversityLanzhouGansu 730000People’s Republic of China

In the applications of superconducting materials,the critical current density J_(c)(B)is a crucial performance parameter.The conventional method of measuring J_(c)(B)of bulk superconductor is magnetization method.However,there are errors in the estimation of J_(c)(B)in the lower field,and the estimation is not applicable in the region where the magnetic field reverses.In this paper,J_(c)(B)of the bulk superconductor is determined by the hysteresis and magnetostriction loops with artificial neural network(ANN),respectively.Compared with double‐output ANN,the critical current density obtained by single‐output ANN is more accurate.Finally,the prediction results given by the hysteresis and magnetostriction loops are discussed.

关键词： Critical current density ANN Kim model Hysteresis loop magnetostriction loop Bulk superconductor

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