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在粘结NdFeB磁体模压成形过程中存在较大的压力损失,引起磁体密度分布不均匀,致使磁体密度减小。本文研究了压制压强、预压成形和压制方式等对粘结NdFeB磁体结构和磁性能的影响及机理。研究表明:随着压制压强提高,粘结NdFeB磁体的密度和磁性能显著增大;粒度配合、预压成形和双向压制等办法均可增大粘结NdFeB磁体的密度和磁性能;在适当的压制压强下,将粒度配合、预压成形及双向压制工艺结合,制备出密度达到6.5g/cm^3、磁能积达到104kJ/m^3的粘结NdFeB磁体。 相似文献
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对制备Nd14.9Fe77.8Al0.3Cu0.2B6.8磁性材料过程中的薄板双面冷却铸锭和圆盘单面冷却铸锭进行了显微结构和物相特征分析,并对其磁体样品进行了微观组织及磁性能研究.结果表明,双面冷却铸锭较单面冷却铸锭具有更均匀的晶粒尺寸和更少的α-Fe相;双面冷却铸锭所制备磁体样品的组织比单面冷却铸锭所制备磁体样品的更加均匀,剩余磁通密度Br高0.02 T,内禀矫顽力Hcj大2.5 kA/m,最大磁能积(BH)m高2.8 kJ/m3. 相似文献
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研究了稀土元素Ce的添加对NdFeB性能的影响。随着Ce含量增加,样品的磁性能剩磁、矫顽力、磁能积分别下降。对比结果:添加量10%时,磁体性能较优,剩磁1.2 T,内禀矫顽力1002 kA/m,最大磁能积273.7kJ/m3。使用XRD检测磁体中CeO2衍射峰增强,SEM观察烧结样品富钕相富集区域增加,样品中孔隙数和孔洞直径明显增大造成磁性能恶化。Ce含量增加导致性能下降,但本实验室制造的(Nd,Ce)2Fe14B磁能积仍在30 MGOe~35 MGOe范围,因而探索稀土元素Ce替代Nd的工作仍然具有积极的经济效益和社会意义。 相似文献
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在高La-Ce含量(RE质量的40%)RE-Fe-B磁体晶界处添加不同量的Pr83Cu17合金粉,系统研究了 Pr83Cu17合金对磁体磁性能和微观结构的影响.结果表明,晶界添加Pr83Cu17合金可有效改善含La-Ce磁体的微观结构,富稀土晶界相分布变得清晰、连续,同时Pr元素扩散进入主相晶粒边缘形成核壳结构,有效提... 相似文献
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《钢铁研究学报(英文版)》2006
Properties of NdFeB bonded magnets by injection moulding lie on many factors. The study indicates that those such as coupling agents exterior covering, binder contents, antioxidant and the selection of lubricator have significant effects on the properties of NdFeB bonded magnets. The appropriate choice of additives can improve the properties of NdFeB bonded magnet. 相似文献
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采用模压设备制备了NdFeB粘结磁体,并研究了粘结助剂(粘结剂和偶联剂)对快淬NdFeB粘结磁体力学性能,包括密度和抗压强度以及磁性能的影响.研究结果表明,添加偶联剂可以提高粘结磁体的性能.使用E-51环氧树脂粘结剂所获得的磁体密度、剩磁、矫顽力、最大磁能积以及抗压强度比用E-44粘结剂的磁体性能要高.随着粘结剂含量的增加,磁体的密度在逐渐降低,磁体的抗压强度在不断变大.而剩磁随着粘结剂含量的增加在不断下降.对矫顽力这个性能来说,1.5%的粘结剂含量为最佳用量. 相似文献
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阐述了在优化阴极电泳工艺参数和改进阴极电泳设备后,可以获得耐腐蚀性能较好的粘结钕铁硼磁体。在最佳工艺条件下,粘结钕铁硼磁体涂层具有耐高温高湿性大于480h和耐盐水性大于60h以上的防腐蚀性能。新的阴极电泳工艺参数及改进的设备已应用于批量生产,年处理能力达到千万件。 相似文献
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快淬NdFeB磁粉的制备过程中有许多因素影响磁粉性能的均匀性 ,致使出现部分低性能的磁粉 ,磁选可把低性能的磁粉分离出来。研究了磁选时辊轮转速、磁选次数以及磁场强度对快淬Nd9.5(FeCoZrAl) 84 .5B6 磁粉分离效果的影响。研究表明 ,选择合适的磁选工艺参数能有效分离低矫顽力的磁粉。与未磁选的Nd9.5(FeCoZrAl) 84 .5B6 磁粉制作的粘结磁体相比 ,磁选后的磁粉制作的粘结磁体磁性能有较大的提高 ,最佳磁性能为 :Br=697.4mT ,Hcb=44 2kA·m- 1 ,Hcj=741kA·m- 1 ,(BH) max=77kJ·m- 3。 相似文献
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基于Bayesian正规化BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测 总被引:1,自引:1,他引:0
基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial Neural Network)模型的准确性.实验表明,建立的Bayesian正规化BP神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能很好地预测未知样本,将该模型应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值. 相似文献