高导磁纳米晶Fe73／5Cu1Nb2V1Si13／5B9合金的低频损耗行为

在ｆ＝１０￣１０００Ｈｚ及Ｂｍ＝０．１￣１．０Ｔ的范围内,测量了具有高起始磁导率的纳米晶Ｆｅ７３．５Ｃｕ１Ｎｂ２Ｖ１Ｓｉ１３．５Ｂ９合金的总铁损。将总铁损分离为磁滞损耗、经典涡流损耗和过剩损耗之和,我们仔细地考查了每周员耗的非线性行为。根据损耗的统计理论,仔细地计算了每周过剩损耗,结果表明,这一理论能很发 地描述低频损耗的非线性行为。     

低B_r纳米晶Fe_(73.5)Cu_1Nb_2V_1Si_(13.5)B_9合金的低频损耗行为

在 f=10～ 10 0 0Hz和Bm=0 4～ 1 0T范围内 ,测量了低Br 纳米晶Fe73 5Cu1Nb2 V1Si13 5B9合金的总功率损耗。将总损耗分离为三部分后 ,仔细地考查了每周过剩损耗的非线性行为。结果表明 ,损耗统计理论能很好地描述这一非线性行为。与对高起始磁导率态所得的结果比较表明 ,导致低Br 态的横向场退火使过剩损耗明显降低 ,从而明显地降低了总损耗。     

低Br纳米晶Fe73.5Cu1Nb2V1Si13.5B9合金的低频损耗行为

在f=10～1000Hz和Bm=0.4～1.0T范围内，测量了低Br纳米晶Fe7.35Cu1Nb2V1Si13.5B9合金的总功率损耗，将总损耗分离为三部分后，仔细地老查了每周过剩损耗的非线性行为。结果表明，损耗统计理论能很好地描述这一非线性行为。与对高起始磁导率态所得的结果比较表明，导致低Br态的横向场退火使过剩损耗明显降低，从而明显地降低了总损耗。     

高导磁Fe_(73.5)Cu_1Nb_2V_1Si_(13.5)B_9合金的中、高频损耗行为

在 f=0 .3～ 10 3kHz和Bm =0 .0 5～ 1.0T的范围内 ,考查了具有高起始磁导率的纳米晶合金的每周损耗频率关系。结果表明 ,在 f =0 .3～ 30kHz和Bm ≤ 0 .8T的范围内 ,惯用的损耗分离原则是适用的 ,可用Bertotti的统计理论描述P/f—f行为 ;对于Bm =1T ,这种描述在直到150kHz的范围内都适用。大约在 30kHz的高频区和 Bm ≤ 0 .8T的范围内 ,不能采用惯用的损耗分离法 ,P/f—f行为可用线性方程P/f =Peh Keclf来描述。这种描述对于Bm =1T的行为也很好地适用     

低Br纳米晶Fe73.5Cu1Nb2V1Si13.5B9合金的中、高频损耗行为

在f＝2．0－10^3kHz和Bm＝0．05－1．0T的范围内，考虑查了低Br纳米晶合金的每周损耗的频率关系。结果表明，在0．2－5kHz的范围内，惯用的损耗分离原则适用，可用Bertotti的统计理论描述P／f-f行为。大约在3－5kHz以前的相当宽的中、高频区内，不能采用惯用的分离法。大致可分为三个区间，P／f-f行为可很好地用P／f＝Kccl^(i) Pch(i)型线性方程来描述。有效涡流系数Kccl^(i)比经典涡流系数Kcl小得多，也明显比高导磁态的Kccl^(i)的相应值小。     

高磁感取向硅钢表面处理对铁芯损耗的影响

为了进一步降低趋向硅钢铁损,研究了表面处理对取向硅钢铁芯损耗的影响,采用铁损分离的方法研究了磁滞损耗和异常涡流的变化规律。结果表明:取向硅钢经抛光处理,激光刻痕和PVD制备的高张力涂层复合作用铁芯损耗下降22%以上,其中表面抛光使得磁滞损耗下降28%左右,但异常涡流损耗上升15%左右,进一步采用刻痕和陶瓷涂层细化磁畴工艺处理,磁滞损耗上升5%,异常涡流损耗下降40%左右。     

纳米晶Fe72.8Cu1Nb1.7V1.5Mn0.5Si13.5B9软磁合金的磁性能

本文报道了高导磁纳米晶Fe72．8Cu1Nb1．7V1．5Mn0．5Si13．5B9合金的直流和交流磁性能水平，磁导率频散行为以及高频铁损行为，给出了描述高频区频散行为和铁损行为的近似表达式。     

0.1%Si无取向电工钢晶粒长大对织构和磁性的影响

本文研究了0．1％Si无取向电工钢退火过程中晶粒长大对织构和磁感、铁损和交流磁导率的影响，结果表明晶粒尺寸越大，(1)有利面织构(0k1)强度降低；(2)较低磁场下磁感升高，高磁场下磁感降低；(3)铁损降低实际上是磁滞损耗降低；(4)交流导磁率增加。     

高导磁Fe73.5Cu1Nb2V1Si13.5B9合金的中,高频损耗行为

在ｆ＝０．３～１０＾３ｋＨｚ和Ｂｍ＝０．０５～１．０Ｔ的范围内,考查了具有高起始磁导率的纲伙晶合金的每周损耗频率关系。结果表明,在ｆ＝０．３～３０ｋＨｚ和Ｂｍ≤０．８Ｔ的范围内,惯用的损耗分离原则是适用的,可用Ｂｅｒｔｏｔｔｉ的统计理论描述Ｐ／ｆ－ｆ行为;对于Ｂｍ＝１Ｔ,这种描述在直到１５０ｋＨｚ的范围内都适用,大约在３０ｋＨｚ的高频区和Ｂｍ≤０．８Ｔ的范围内,不能采用惯用的损耗分离法,Ｐ／ｆ－ｆ     

大功率点焊电源损耗分析及解决方案

在大功率中高频逆变电源电路中,损耗成为限制整机效率、功率的重要因素,并直接影响整机的安全运行,因此,必须采取相应的措施加以解决.电源的损耗主要包括开关管IGBT的损耗、二次整流管的损耗以及变压器的铁损、铜损.结合电源电路采用的各管子的技术资料,给出了计算损耗的方法,并在分析这些主要损耗的基础上,通过采用软硬件结合的方法,有效解决了损耗问题.实际电源工作证明.工作正常,达到了预期目的.     

纳米晶Fe_(74.7-x)Cu_1Nb_xV_(1.8)Si_(13.5)B_9合金的磁性

本文报道Ｆｅ７４．７－ｘＣｕ１ＮｂｘＶ１．８Ｓｉ１３．５Ｂ９（ｘ＝１，１．５，２）纳米晶软磁合金的综合磁性。ｘ＝２的合金的高频铁损水平为：ｐ３／１００ｋ＝４６８ｋｗ／ｍ３：Ｐ２／２００ｋ＝７０６ｋＷ／ｍ３；Ｐ２／５００Ｋ＝３６２０ｋｗ／ｍ３和Ｐ０．５／１０００ｋ＝８１０ｋｗ／ｍ３优于Ｆｅ－Ｃｕ－Ｎｂ－Ｓｉ－Ｂ类纳米晶合金的水平所考察的三种合金铁损水平都大大优于功率优良的Ｍｎ－Ｚｎ铁氧体Ｈ７Ｃ４考察了起始磁化率的温度关系，观察到原始非晶样品出现两个尖锐的Ｈｏｐｋｉｎｓｏｎ峰，与此不同的是，在具有最佳磁性的样品中只出现第二Ｈｏｐｋｉｎｓｏｎ峰，用Ｔｈｏｍａｓ理论解释了这一现象。观察到高温下纳米α－Ｆｅ（Ｓｉ）晶粒系统的超顺磁行为，起始磁化率的温度关系符合Ｃｕｒｌｅ－Ｗｅｉｓｓ定律。     

WC-(7-9)Ni-(1-2)Cr硬质合金耐蚀性能的研究

以采用Ni、Cr做粘结相的碳化钨基硬质合金为研究对象,采用失重法、电化学测试方法,研究合金在室温和60℃下,在体积浓度10%稀硫酸、10%稀盐酸、10%稀硝酸溶液中的腐蚀行为,并与传统的WC-8Co,WC-13Co硬质合金进行比较。试验结果表明:在浸泡腐蚀试验和电化学试验中,WC-Ni-Cr合金的耐腐蚀能力明显优于传统的WC-Co类合金,具有较强的抗腐蚀能力,可应用作矿砂、钢渣的提炼、污水处理领域的耐磨耐腐蚀材料,有很好的应用前景。     

Preparation of Ga_(1-x)In_xAs_(1-y)Sb_y by MOCVD

The GalnAsSb quaternary alloys for 2～4 μm long wavelength optoelectronics have been prepared byMOCVD.The growth of buffer layers and the employment of GaSb/GaAs and GaSb/GaSb hybridsubstrates are mentioned,which effectively improve the properties of GalnAsSb epilayers.In order to controlthe epitaxial growth of GaSb and GalnAsSb,emphasis is given on the deposition rates,growth temperaturesand the relationship between growth conditions and the distribution coefficients of In and Sb.The experimen-tal solid compositions in this work are predicted by the thermodynamic calculations.Whether the growth ofGalnAsSb epilayers is controlled by chemical reactions or by mass diffusions depends on growth temperatures.This argument is verified by kinetic considerations.The FWHMs of the DCXD (double crystal X-raydiffraction)spectra of GalnAsSb epilayers grown on GaSb/GaSb and GaSb/GaAs hybrid substrates areabout 200～300 arcsec and 800 arcsec respectively.The unintentionally doped GalnAsSb epilayers have themobilities of μp=100～240 cm~2/V·s at 300 K.The corresponding wavelength ofMOCVD GaInAsSb alloysis calculated from EPMA(electronic probe microanalysis)data and determined by FTIR(Fourier transformedinfrared spectroscopy)measurement.