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Determinants of saturation magnetic flux density in Fe-based metallic glasses: insights from machine-learning models

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Rare Metals 2024年第10期43卷 5256-5267页

作者： Jie Xiong Bo-Wen Bai Hao-Ran Jiang Angeles Faus-Golfe Materials Genome Institute Shanghai University Institute of Special Environments Physical Sciences Harbin Institute of Technology Laboratoire de Physique des 2 Infinis Irene Joliot-Curie (IJCLab) CNRS-IN2P3Universite′Paris-Saclay

Fe-based metallic glasses have garnered significant attention due to their low coercivity force and core loss. Enhancing the saturation magnetic flux density(Bs) of Fe-based metallic glasses is crucial for their industry applications. This work constructed a dataset comprising330 training data and 157 test data. The support vector regression model surpassed the tree-based ensemble models in the test set and demonstrated comparable accuracy to the tree-based ensemble models in the training set. Additionally, we proposed an indicator for Bsbased on symbolic regression. This newly proposed indicator exhibits a Pearson correlation coefficient exceeding 0.92 with Bs. The present work provides a simple and accurate formula for predicting the Bsof Fe-based amorphous alloys, demonstrating the effectiveness of machine learning approaches in discovering novel soft magnetic materials.

关键词： Fe-based metallic glasses Machine learning saturation magnetic flux density Symbolic regression

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