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稀土永磁材料的高性价比AI设计与开发|进展

2025-05-28 17:29:42      来源:产业前沿      责任编辑:管理员
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钕铁硼永磁材料因其高矫顽力和高磁能积,广泛应用于新能源汽车、风力发电、节能电机等领域。目前高性能钕铁硼材料往往依赖Dy(镝)、Tb(铽)等稀缺、昂贵的重稀土元素,严重制约其大规模推广和应用。引入储量丰富、成本较低的La(镧)、Ce(铈)等高丰度稀土作为替代,能够缓解关键资源依赖、提升稀土利用率。

中国科学院物理研究所M03组长期从事稀土磁性功能材料研究(包括稀土永磁和稀土磁制冷材料),前期利用稀土分离过程中的中间产物,首次在国际上研制出高丰度混合稀土烧结磁体的制备方法,成功制备出磁性能优异的MM(Ce)-Fe-B/Nd-Fe-B双主相磁体。进一步研究发现高丰度稀土元素的引入容易导致磁体性能下降。同时,成分变量增多也使得性能与组分之间的关系更为复杂,传统依赖试错的优化策略面临效率低、成本高的难题。

最近,中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心磁学国家重点实验室M03组博士生王铮在王晶副研究员、胡凤霞研究员和沈保根院士共同指导下,联合钢铁研究总院朱明刚教授、李卫院士等合作,提出了一种基于机器学习方法的创新性数据驱动材料优化框架,构建了具有“成分+复合电负性-磁性能”双向预测功能的双集成回归模型。研究团队基于公开发表文献相关实验数据,构建了涵盖材料电负性、化学成分与磁性能参数的快淬钕铁硼薄带完备数据集。以钕铁硼材料中各元素的化学电负性为基础进行了模型特征构造,将原始化学组分向更有物理意义的特征空间映射,增强模型的可解释性,为钕铁硼材料的性能优化提供新思路。同时,研究团队引入启发式智能优化算法与集成策略,基于模型选择结果,针对不同磁性能融合多种回归模型,进一步提升模型预测准确度与泛化能力,实现了高丰度稀土钕铁硼永磁材料的高效开发设计。

基于所建立的机器学习模型预测分析,团队在((Pr,Nd)LaCe)FeB组分体系中

识别出一个兼具高磁性能与高比例高丰度稀土元素的成分区间,其中La含量达稀土总量25–40%,Ce最高达20%。进一步的实验验证结果表明,模型预测准确率超过90%。在此基础上,团队进一步筛选出4种高性价比钕铁硼组分,均实现超过28%的成本降低,及80%以上的磁性能保留。其中,最佳组分(Pr,Nd)LaCeFeB,相较于无La、Ce替代的原始组分,成本降低31.3%,综合磁性能保留86.4%,在性能与经济性之间达成优异平衡。


. (a) 机器学习预测((Pr,Nd)LaCe)FeB高磁性能成分区间 (b) 样品实验验证结果-退磁曲线 (c)预测值与实验验证值对比 (d)相对成本降低与相对磁性能保留对比

相关研究成果以“Machine learning guided design of RE-Fe-B(RE=PrNd,La,Ce) with comprehensive high performance”为题发表在Acta Materialia [. 2025, 292, 121031]上。并已申请发明专利(专利号:2024105047807)。该工作得到了科技部国家重点研发计划、工业和信息化部高质量发展专项资金项目、国家自然科学基金和中国科学院战略性先导科技专项的支持。


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