Loss-Separation Study on Silica-insulated Gas-atomized Fe-Si-Al Soft Magnetic Composites

Q: 이 논문에서 정의한 연자성 복합재료(SMCs)란 무엇인가?

높은 주파수와 고전력 레벨에서 뛰어난 자기적 성능을 발휘하는 재료를 의미한다. 본 연구에서는 기체 분무 방식으로 제조된 Fe-Si-Al 합금 분말 표면에 실리카 나노 입자를 절연 코팅하여 제작한 복합재료를 통해 그 특성을 분석한다.

Q: 실리카 절연 함량이 Fe-Si-Al 연자성 복합재료의 철손에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 실리카 함량이 증가하면 체적 저항률이 높아져 와전류 손실은 감소하지만 히스테리시스 손실은 증가한다. 따라서 적용 주파수에 따라 유효 보자력 유지와 체적 저항률 증가 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이 손실 저감의 핵심이다.

T. T. Xu; B. W. Zhang; Z. Shi; W. W. Guan; K. Wan; X. Y. Shi; W. Liu; H. L. Su; Z. Q. Zou; Y. W. Du

doi:10.4283/JMAG.2020.25.2.223

학술저널

저자정보: T. T. Xu (Hefei University of Technology) B. W. Zhang (Hefei University of Technology) Z. Shi (Hefei University of Technology) W. W. Guan (Hefei University of Technology) K. Wan (Hefei University of Technology) X. Y. Shi (Hefei University of Technology) W. Liu (Hefei University of Technology) H. L. Su (Hefei University of Technology) Z. Q. Zou (Jiangsu Red Magnetic Materials Incorporation) Y. W. Du (Anhui Red Magneto-electric Technology)

저널정보: 한국자기학회 Journal of Magnetics Journal of Magnetics Vol.25 No.2

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

Fe-Si-Al soft magnetic composites were composed of gas-atomized Fe-9.6wt.%Si-5.4wt.%Al alloy powders insulated with silica nanoparticles. The influence of silica insulation content on the core’s magnetic properties was studied. It was found that increasing the silica mass ratio deteriorated the effective permeability and core loss in the frequency range of 40-120 kHz, while improved the quality factor at 100 kHz and DC-bias performance. The effective demagnetizing field reflected by density and the core’s volume resistivity may cause the variations of these magnetic parameters. Loss separation fitting was performed using the Bertotti formula, indicating that silica insulation increased the hysteresis loss and reduced the eddy-current loss. The hysteresis loss took over at the frequency lower than 120 kHz in this work. With increasing the frequency, the eddy-current loss grew more quickly than the hysteresis loss. Therefore, different methods should be adopted to reduce the core loss according to the core’s application frequency.

#soft magnetic powder core #Fe-Si-Al alloy #magnetic properties #silica content

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-428-000848040

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료