对硅梯度钢板与6.5%硅梯度钢板的磁性能研究外文翻译资料

 2022-01-17 21:33:18

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对硅梯度钢板与6.5%硅梯度钢板的磁性能研究

研究了化学气相沉积(CVD)硅钢片的磁性能，并与6.5%硅钢片进行了对比。在厚度方向上具有硅浓度梯度的硅梯度钢板比6.5%硅梯度钢板具有更大的滞回损耗和更小的涡流损耗。在这种损耗结构下，硅梯度钢板在高频下的铁损失量比6.5%硅梯度钢板的铁损失量要低。实验表明，硅梯度钢板表面形成拉应力，内层形成压应力。磁各向异性是由内应力引起的，它对硅梯度钢板的磁化性能有一定的影响。硅梯度钢板的小涡流损耗可以解释为磁通浓度对表层的影响。

1.介绍

硅是提高钢的磁性能最有效的元素之一。钢的电阻率随硅含量的增加而增加。高电阻率有利于减小交流磁化引起的涡流损耗。当硅含量进一步增加到6.5%时，饱和磁致伸缩减小到0，磁导率达到最大值。但当硅含量超过4%时，钢的延性显著降低，普通轧制工艺难以生产薄钢板。近年来，采用化学气相沉积(CVD)方法进行硅钢片的工业化生产已成为可能。——【1.2】6.5%硅钢片主要用作低噪声变压器和电抗器的声频有效芯材

此外，采用化学气相沉积(CVD)渗硅工艺制备了硅梯度钢板。【4、5】在高频下，Si梯度钢板的平均Si含量小于6.5%，但铁损失率低于6.5%。所研制的钢板主要用作10千赫以上高频电抗器的芯材。研究还发现，与普通钢板相比，硅梯度钢板在压应力作用下的损耗劣化很小。这种特性作为核心材料是可取的。【7-9】然而，对si -梯度钢的基础研究报道较少，其性能尚未完全阐明。

研究了硅梯度钢板与6.5%硅梯度钢板的磁性能，并对其磁化机理进行了探讨。

2.实验步骤

我们用3%硅钢(非取向电工钢)，采用CVD渗硅工艺制备了两种试样，如图1所示。试样[A]为含均匀硅的6.5%硅钢板浓度。试样[B]为表面为6.5%Si梯度钢板，中心为4.5%Si，平均为5.5%Si。

将宽度为30 mm，长度为280 mm的矩形试样分别从试样[A]和[B]上剪下。在JIS C2550励磁电流测量技术的基础上，利用Metron技术研究有限公司研制的爱泼斯坦试验装置进行了磁性测量。

磁滞损耗由磁滞环的面积随磁通密度的变化而变化。将涡流损耗计算为高频铁损耗W与Wh的差值。

为了估算内应力，先用胶带将试样的一面包起来，再用化学抛光法将另一面从表面移到厚度中心。然后测量板的曲率半径。

图1所示 两个样本的形式

3.结果

A:磁化特性

试样[A]和[B]磁化曲线如图2所示。在低磁场条件下，试样[B]的磁导率小于试样[A]。在H = 2000a /m左右，两种样品的磁化强度均为1.3 T，在较高的磁场下，磁化强度均以相似的斜率增大，在20000 A/m以上达到饱和。饱和磁化强度Js为1.79 T为试样[A]， 1.86 T为试样[B]。样本Js [B]与文献值5.5% Si steel基本一致。

直流电滞回线特性如表一所示。与样本[A]相比，样本[B]中Hc值为2倍，Br值为1 / 2。对于滞回损耗系数kh，对应于直流滞回回路的面积，试样[B]的值约为试样[A]的两倍。然而，对于这两个样本，kh与B1.65成正比。这种通量密度依赖关系被称为斯坦梅茨经验法则，也被承认在通用电气钢板。

B.高频铁损耗

高频范围(1k - 50khz)的铁损耗如图3所示。两种样品比较时，试样[B]高频侧铁耗较低，试样[A]低频侧铁耗较低。

图4为Bm = 0.1 T时涡流损耗的频率依赖性。当我们设涡流损耗与频率之间的关系为We = ke f n(这里，ke为涡流损耗系数)时，取试样[A]和[B] 1.7的n，得到与实验结果很好的一致性。对于普通电工钢板，n的值已知为1.5到2.0。我们的实验与这一趋势是一致的。样本[B]的ke值(keB = 5.25x10-7)约为样本[A]的一半(keA = 10.3x10-7)。

当试样[A]和[B]的铁损失量分别为WA = khA f keA f n和WB = khB f keB f n时，WA = WB时的频率f0由这些损失系数决定。

应用这些系数，在Bm = 0.1 t时，f0在约6khz下计算得到。在超过6khz的高频下，试样[B]的铁损失量低于试样[A]。试样的铁损失量[a]与[B]之间存在这样一个简单的关系。

图2所示 直流磁化曲线比较

C.硅梯度钢板的内应力

内应力由试样的曲率半径估计，其中一半的厚度通过化学抛光去除，如图5所示。化学抛光后，试样中没有曲率[A]，而试样中曲率明显[B]。曲线外为板厚中心，内为抛光前的板面。

当曲率半径R,抛光前的薄板厚度d0,杨氏模量E,内应力的大小计算与sigma;= E d0 / (4 R)。在试样[B]中，厚度d0为0.1 mm，实测R为38 mm，假设平均E为170 GPa，内应力大小估计为110 MPa。

4.讨论

A.硅梯度钢板的磁化模型

铁的晶格常数随Si浓度的增加而减小

图3所示 高频铁损耗特性比较

在试样等Si-gradient steel sheet [B]中，形成内应力以消除晶格尺寸表面层(高硅浓度)与内层(低硅浓度)的差异。也就是说，拉伸应力发生在表层，压缩应力发生在内层。内应力的大小随表面硅浓度与厚度中心的差值的增大而增大。

从不同的角度研究了钢的磁性能与应力之间的关系，得出了钢的磁导率在压缩应力作用下明显下降的结论。在压缩应力作用下，钢的磁化矢量趋于与lt;100gt;轴远离压缩方向，因为它抑制了磁弹性能的增加。由于应力诱导的磁各向异性，压缩方向的磁导率降低。反之，在拉伸应力作用下，钢的磁化矢量趋于与lt;100gt;轴在拉伸方向附近对齐。

在si梯度钢板中，易磁化轴的结构如图6所示。当片材被激发时，由于内层磁化矢量与激发方向有较大偏差，所以表层优先磁化。

图4所示 涡流损耗特性比较

图5所示 经化学抛光后的弯曲形状和原板的内应力

图6所示 应力诱导的磁各向异性在硅梯度钢板中形成

硅梯度钢板的磁化性能

这里,假设lambda;100纯和的平均值内部压力是50 MPa,样本的magne-toelastic能量[B]大致估计为500 J / m3的程度。该能量比磁晶各向异性能量小约两个数量级，其影响不足以使晶体磁化矢量偏离lt;100gt;轴。然而，应力诱导的磁各向异性似乎对较低磁场下的磁化行为有不同的影响。

当硅梯度钢板磁化时，所需要的磁能随内应力引起的磁弹性能的增加而增加。因此，样品[B]表明低磁场下的磁导率低于样品[A]。在2000 A/m左右，两种试样的磁化强度均达到1.3 t，这可以看作是畴壁位移到磁化旋转的过渡区。在磁化旋转区域，磁晶各向异性能的影响很大，磁弹性能的差异可以忽略不计。因此，样品[A]和[B]表明在较高的磁场中磁化行为相似。无论硅浓度分布如何，饱和磁化强度Js也由平均硅含量决定。

利用图6模型可以解释试样的低剩余磁通密度Br [B]。一般情况下，当充磁力返回到0时，磁化矢量趋于稳定，趋于接近磁化方向的lt;100gt;轴，因此Br值较高。另一方面，在Si-gradient steel sheet的情况下，内层的磁化矢量稳定在接近厚度方向的lt;100gt;轴上，这些磁化矢量对Br值的贡献不大。

强制力Hc可以看作是表示畴壁位移难易程度的一个数值。众所周知，Hc与材料的磁弹性能成比例增加。【14】在试样[B]中，认为Si浓度分布形成的磁弹性能增加了矫顽力。

C.硅梯度钢板的铁损特性

磁滞损耗系数kh受元件、晶体结构、晶粒尺寸、析出物等因素的影响。此外，磁滞损失是由不可逆畴壁位移引起的，因此理论上难以预测kh值。在本研究中，我们假设两个样品除了Si浓度分布外，金相组织是相同的。由于kh表示磁滞回线的面积，kh随矫顽力的增大而增大。在Si梯度钢板中，由于表面和中心Si浓度的不同，磁弹性能增大，Hc和kh增大。

图7所示 具有厚度方向特征分布的钢板涡流损耗计算模型

为了讨论si梯度钢板的涡流损耗We(或ke)，我们采用图7.9所示的厚度方向划分为n层的模型，将其简化为经典的涡流损耗。

磁通密度和电阻率的k层厚度中心bk B (t),分别rho;k。这里bkrho;k定义如下。

每单位体积的涡流损耗由每一层的焦耳损耗与整个板厚相加得到:

壁厚方向特性均匀时，利用经典的涡流损耗Wcl方程可以表示为

eta;是表达的影响系数和电阻率分布的磁通密度分布

如果磁通密度加倍在表层厚度的25%,磁通密度内层是零,eta;的值是0.5。这意味着与磁通密度均匀的情况相比，涡流损耗减少了一半。磁通密度在厚度方向上的分布是很难观测到的。【9】然而，我们可以利用式(6)和式(7)来估计磁通密度和电阻率分布对涡流损耗的影响。

5.结论

与6.5%的硅梯度钢板相比，硅梯度钢板具有较低的透气性、较低的Br和较大的Hc。滞回损耗系数kh增大，涡流损耗系数ke减小。

通过提供Si浓度分布。在高磁场中，Si分布的影响没有被观察到。硅梯度钢板与6.5%硅梯度钢板之间存在着简单的损耗关系。低频侧为6.5%的si钢片铁损较低，高频侧为si梯度钢片铁损较低。边界的频率由损耗系数决定。

在硅梯度钢板中，表层形成拉应力，内层形成压应力。应力诱导的磁各向异性对硅梯度钢板的磁化性能有一定的影响。由于硅梯度钢板的表层比内层具有更高的渗透性，磁通集中在表层。计算表明，在这种情况下，涡流损失可以减小。这被认为是一种不依赖于硅的增加或厚度的减小而降低电钢板涡流损耗的有效方法。

1 T. Yamaji, M. Abe, Y. Takada, K. Okada, and T. Hiratani, J. Magn. Magn. Mater. 133, 187–189 (1994).

2 H. Haiji, K. Okada, T. Hiratani, M. Abe, and H. Ninomiya, J. Magn. Magn. Mater. 160, 109–114 (1996).

3 H. Ninomiya, Y. Tanaka, A. Hiura, and Y. Takada, J. Appl. Phys. 69(8), 5358–5360 (1991).

4 S. Kasai, N. Namikawa, and T. Hiratani, JFE Technical Report, No. 21, pp. 14–19 (2016).

5 M. Namikawa, H. Ninomiya, and T. Yamaji, JFE Technical Report, No. 6, pp. 12–17 (2005).

6 Y. Oda, T. Hiratani, S. Kasai, and A. Chiba, IEEJ Transactions on I.A. 135(12), 1199–1206 (2015).

7 L. Dupre, L. Vandenbossche, P. Sergeant, Y. Houbaert, R. Van Keer, and J. Melkebeek, J. Magn. Magn. Mater. 290-291,

1491–1494 (2005).

8

J. Barros, T. Ros-Yanez, L. Vandenbossche, L. Dupre, J. Melkebeekb, and Y. Houbaert, J. Magn. Magn. Mater. 290-291,

1457–1460.

9 T. Hiratani, M. Namikawa, Y. Oda, and H. Toda, Electrical Engineering in Japan 193(2), 18–29 (2015).

10 R. M. Bozorth, Ferromagnetism, pp. 74–77, D. Van Nostrand Co. (1951).

11 A. J. Moses and D. Davies, IEEE. Trans. Magn. MAG-16(2), 454–460 (1980).

12 M. LoBue, C. Sasso, V. Basso, F. Fiorillo, and G. Bertotti, J. Magn. Magn. Mater. 215-216, 124–126 (2000).

13 K. Senda, A. Fujita, A. Honda, N. Kuroki, and M. Yagi, Electrical Engineering in Japan 182(4), 10–18 (2013).

14 M. Kersten, Z. f. Angew

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资料编号：[1171]

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