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随着高频大功率器件快速发展，系统能耗问题成为制约行业发展的瓶颈。若将电子控制系统比作人体，芯片如同大脑承担核心控制功能，负责数据处理、信号控制和逻辑运算等任务；而电感、变压器等磁性元器件则相当于执行各类生命活动的器官，负责完成能量存储、转换与传输等关键过程。尤其是，软磁材料的能效表现决定整个系统的能源利用率，其性能优劣影响系统的稳定性、效率和寿命。随着工作频率提升至MHz甚至GHz级别，传统软磁材料的性能短板日益凸显。这一问题在高功率密度应用场景中尤为突出，已成为制约电子系统向更高效率、更小体积、更轻量化发展的障碍。铁基非晶/纳米晶合金因优异的软磁性能成为应对上述挑战的候选材料。与传统的硅钢相比，铁基非晶合金的磁芯损耗和矫顽力下降，通常低于10A/m，使设备能够在10kHz频率下高效运行，且不牺牲能效或产生过多热量。但是，铁基非晶/纳米晶合金的饱和磁感通常在1.2T至1.7T之间，低于硅钢1.8T至2.0T，限制了它们在高功率密度设备中的应用。因此，设计具有高饱和磁感和低矫顽力的新型非晶/纳米晶合金，利于提升设备性能和能效。几十年来，非晶合金的成分与性能关系之间缺乏理论基础，铁基非晶合金开发依赖于试错法，阻碍了高饱和磁感非晶合金的发展。近年来，机器学习在材料科学领域的应用迅速兴起。机器学习在数据挖掘方面显现出潜力，为加速新型材料的发现提供了更高效的途径，特别是在非晶合金这种复杂无序材料领域。澳门赌场宁波材料技术与工程研究所研究员王军强与霍军涛团队，构建了极端梯度提升树、随机森林和支持向量机三种不同的机器学习模型，来预测铁基非晶合金的饱和磁感。经过特征工程和超参数优化训练，模型能够准确预测饱和磁感。其中，极端梯度提升树模型表现最佳，测试集的决定系数大于0.85，均方根误差不超过0.12T，表明模型具有较高的预测精度。通过特征重要性，该研究确定了铁含量、混合焓和电负性差异是影响饱和磁感的3个关键因素。进一步，沙普利加性解释分析方法分析并量化了这些参数的影响：铁含量需超过75 at.%，混合焓应介于-18.7至-14 kJ/mol之间，而电负性差异应小于0.07。这些参数的优化有助于提高饱和磁感并可保持良好的非晶形成能力。第一性原理计算验证，在铁含量相同的情况下，电负性差异较小的铁基非晶合金具有更高的饱和磁感。这是由于电负性差异较小的合金具有较低的费米能级，利于增加合金中铁原子的未配对电子的数量，进而提高总磁矩。基于上述设计准则，并通过Co代替部分Fe以利用Fe-Co的交换耦合作用，该团队设计了Fe-Co-Ni-Si-B、Fe-Co-Ni-B-P-C、Fe-Co-N-B-P-C-V等铁基非晶/纳米晶合金。直流B-H仪和振动样品磁强计实验结果表明，这些合金经磁场退火后饱和磁感均超过1.85T，且矫顽力可降至1.2 A/m。其中， (Fe82Co18)85.5Ni1.5B9P3C1和Fe69Co16Ni1Si3B11的饱和磁感可达1.92T，且综合软磁性能超越硅钢。相关研究成果以Designing Fe-Based Amorphous Alloys With both Ultra-High Magnetization and Ultra-Low Coercivity Through Artificial Intelligence为题，发表在《先进功能材料》（Advanced Functional Materials）上。研究工作得到国家自然科学基金委员会、科学技术部、浙江省等的支持。论文链接三种模型对饱和磁感的预测性能通过机器学习的合金设计准则研发高饱和磁感铁基非晶合金