已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Tension-induced magnetic Barkhausen noise morphology transition caused by pre-introduced strain

巴克豪森效应 材料科学 凝聚态物理 信号(编程语言) 铁磁性 压力(语言学) 变形(气象学) 形态学(生物学) 张力(地质) 极限抗拉强度 磁场 核磁共振 复合材料 磁化 物理 计算机科学 语言学 哲学 量子力学 生物 遗传学 程序设计语言
作者
Zhijun Wang,Pengpeng Shi,Hongen Chen,Tianyu Liang,Ke Deng,Zhenmao Chen
出处
期刊:Journal of Applied Physics [American Institute of Physics]
卷期号:134 (6)
标识
DOI:10.1063/5.0160622
摘要

Magnetic Barkhausen noise (MBN) technology is widely used to reveal the microscopic mechanism of magnetomechanical phenomena, but the morphological transition induced by tension has not yet been confirmed by experimental measurements. Here, we report a novel effect on the morphology transition of MBN signals due to tensile stress with pre-introduced strain. We present a power-law relation between the critical stress for the morphology transition and the degree of pre-introduced strain, highlighting the strong correlation between plastic deformation and MBN response. Through comprehensive microscopic simulations, we reveal that dislocations localized in regions with distinct densities trigger different MBN avalanches, thereby leading to a bimodal morphology of the MBN signal. Upon reloading, an effective field introduced by stress promotes the realignment of the magnetic domains, thereby resulting in the formation of a unimodal morphology of the MBN signal. Our unprecedented findings provide valuable insights into the correlation between deformation and MBN signal response, thereby opening a new avenue for designing and optimizing ferromagnetic materials with tailored magnetic behavior.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.2应助库从文采纳,获得10
1秒前
1秒前
江子川发布了新的文献求助20
2秒前
2秒前
田様应助行者采纳,获得10
3秒前
忧虑的雅青关注了科研通微信公众号
3秒前
lignin发布了新的文献求助10
3秒前
传奇3应助yusensong1采纳,获得30
4秒前
4秒前
6秒前
judy发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
linr_terran应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得30
9秒前
邢一完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
慕青应助幽nigh采纳,获得10
9秒前
ykft完成签到,获得积分10
10秒前
llx666完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
Arthur_JY完成签到,获得积分10
11秒前
小马甲应助落花生采纳,获得10
11秒前
Husile发布了新的文献求助10
12秒前
YAoo完成签到,获得积分10
12秒前
Mood完成签到 ,获得积分10
13秒前
东方即白发布了新的文献求助10
13秒前
15秒前
科研通AI6.2应助天真飞雪采纳,获得10
16秒前
宋宋要成功完成签到 ,获得积分10
18秒前
wu发布了新的文献求助10
19秒前
无花果应助不才采纳,获得10
19秒前
丘比特应助丢一池月光采纳,获得10
19秒前
星辰大海应助不知名网友采纳,获得10
19秒前
江子川发布了新的文献求助20
20秒前
gz发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
zzzz发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7604214
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9180166
关于积分的说明 19660934
捐赠科研通 7179349
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269347
关于科研通互助平台的介绍 2433362
邀请新用户注册赠送积分活动 2263423