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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/5723

    Título
    An adaptive genetic algorithm approach for predicting magnet-ic structure suitable for high-performance permanent magnet development
    Autor
    Nieves Cordones, PabloAutoridad UBU Orcid
    Arapan, SergiuAutoridad UBU
    Cuesta López, SantiagoAutoridad UBU Orcid
    Publicado en
    2017 IEEE International Magnetics Conference (INTERMAG)
    Editorial
    IEEE
    Fecha de publicación
    2017-08
    ISSN
    2150-4601
    DOI
    10.1109/INTMAG.2017.8007671
    Descripción
    Trabajo presentado en: International Conference on Magnetics (INTERMAG), 2017
    Resumen
    Summary form only given. In this work, we present a general overview, analysis and software implementation of a particular AGA, which has been proposed for discovering new RE-free magnetic crystal phases in the context of the EU-H2020 NOVAMAG project. The workflow diagram related to the Modelling Data Elements (MODA) of the magnetic crystal structure calculation based on AGA was shown. In particular, we make use of an AGA, implemented through USPEX and VASP codes, to predict new magnetic crystal phases, where those structures with better magnetic properties for a permanent magnet are selected and analyzed in more detail. Such a methodology has been preliminary compared to well-known experimentally reported properties compounds, showing an excellent agreement. In addition, we show recent results predicted by AGA in CoFe 2n X (n=1,2,3,4,5; where X=C, P, Hf, Zr, ...), where we found compounds with many metastable structures which fulfill the initial requirements (negative enthalpy of formation ΔHF<;0, high saturation magnetization μ 0 M S >1T and non-cubic lattice system) for permanent magnet development.
    Palabras clave
    Crystals
    Saturation magnetization
    Permanent magnets
    Optimization
    Enthalpy
    Magnetic analysis
    Compounds
    Materia
    Física
    Physics
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/5723
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1109/INTMAG.2017.8007671
    Aparece en las colecciones
    • Ponencias / Comunicaciones de congresos ICCRAM
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    An_adaptive_genetic_algorithm.pdf
    Tamaño:
    268.7Kb
    Formato:
    Adobe PDF
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