Texturing of the magnetic nanoparticle easy axes during freezing of a magnetic suspension under the presence of an external field

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Solidification of a magnetic suspension under the presence of a magnetic field results in obtaining a ferrocomposite characterized by an orientational texture of the easy magnetization axes of nanoparticles. The characteristics of this texture are calculated under the condition when the interparticle magnetic dipole interaction is taken into account in the framework of the modified mean field theory. Theoretical predictions are confirmed by computer Monte Carlo simulation data.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Ivanov

Ural Federal University

编辑信件的主要联系方式.
Email: Alexey.Ivanov@urfu.ru
俄罗斯联邦, Ekaterinburg

A. Solovyova

Ural Federal University

Email: Alexey.Ivanov@urfu.ru
俄罗斯联邦, Ekaterinburg

I. Subbotin

Ural Federal University

Email: Alexey.Ivanov@urfu.ru
俄罗斯联邦, Ekaterinburg

E. Elfimova

Ural Federal University

Email: Alexey.Ivanov@urfu.ru
俄罗斯联邦, Ekaterinburg

参考

  1. Behrens S. // Nanoscale. 2011. V. 3. No. 3. P. 877.
  2. Hafeez M.A., Usman M., Umer M.A., Hanif A. // Polymers. 2020. V. 12. No. 12. Art. No. 3023.
  3. Lu Q., Choi K., Nam J.D., Choi H.J. // Polymers. 2021. V. 13. No. 4. Art. No. 512.
  4. Костишин В.Г., Шакирзянов Р.И., Исаев И.М. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2022. Т. 86. № 5. С. 735; Kostishin V.G., Shakirzyamov R.I., Isaev I.M. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2022. V. 86. No. 5. P. 618.
  5. Филиппова Ю.А., Папугаева А.В., Панов Д.В. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 12. С. 1813; Filippova Yu.A., Papugaeva A.V., Panov D.V. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 12. P. 1885.
  6. Долуденко И.М., Хайретдинова Д.Р., Загорский Д.Л. и др. // Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 3. С. 321; Doludenko I.M., Khairetdinova D.R., Zagorsky D.L. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 3. P. 277.
  7. Петров Д.А. // Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 3. С. 402; Petrov D.A. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 3. P. 348.
  8. Ганьшина Е.А., Припеченков И.М., Перова Н.Н. и др.// Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 3. С. 328; Ganshina E.A., Pripechenkov I.M., Perova N.N. et al. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 3. P. 282.
  9. Шлиомис М.И. // УФН. 1974. Т. 112. С. 427; Shliomis M.I. // Sov. Phys. Usp. 1974. V. 17. No. 2. P. 153.
  10. Розенцвейг Р. Феррогидродинамика. М.: Мир, 1989. 357 с.
  11. Filipcsei G. Csetneki I., Szilágyi A., Zrínyi M. // Adv. Polymer Sci. 2007. V. 206. P. 137.
  12. Borin D.Yu., Odenbach S. // J. Phys. Cond. Matter. 2009. V. 21. No. 24. Art. No. 246002.
  13. Stepanov G.V., Borin D.Y., Kramarenko E.Y. et al. // Polymer Sci. Ser. A. 2014. V. 56. No. 5. P. 603.
  14. Deuflhard M., Eberbeck D., Hietschold P. et al. // Phys. Chem. Chem. Phys. 2019. V. 21. No. 27. P. 14654.
  15. Radushnov D.I., Solovyova A.Yu., Elfimova E.A. // Nanoscale. 2022. V. 14. No. 29. P. 10493.
  16. Радушнов Д.И., Соловьева А.Ю., Елфимова Е.А. // ЖЭТФ. 2023. Т. 163. № 1. С. 87; Radushnov D.I., Solovyova A.Yu., Elfimova E.A. // JETP. 2023. V. 136. No. 1. P. 72.
  17. Radushnov D.I., Solovyova A.Yu., Elfimova E.A. // Polymers. 2023. V. 15. No. 12. Art. No. 2678.
  18. Raikher Y. // J. Magn. Magn. Mater. 1983. V. 39. No. 1—2. P. 11.
  19. Solovyova A.Yu., Elfimova E.A., Ivanov A.O. // Phys. Rev. E. 2021. V. 104. No. 6. Art. No. 064616.
  20. Elfimova E.A., Ivanov A.O., Camp P.J. // Nanoscale. 2019. V. 11. No. 45. Art. No. 21834.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Distribution density fp of easy axes of magnetization by angle ξi for a textured ferrocomposite with a volume fraction of particles φ = 0.125 and a parameter σp = 15 for different values ​​of the polymerization field αp = 1 (black circles), 2.5 (green triangles), 5 (red squares), 10 (blue triangles): (a) χL = 1, λp = 1; (b) χL = 2, λp = 2. The symbols indicate the results of computer Monte Carlo simulation, the dashed curves correspond to the case of non-interacting particles, and the solid curves show the predictions of the present theory (9).

下载 (116KB)
索引源数据
3. Fig. 2. The second moment Q2 of the orientation distribution depending on the anisotropy parameter σp for a textured ferrocomposite with a particle volume fraction φ = 0.125 and for different values ​​of the polymerization field αp = 1 (black circles), 2.5 (green triangles), 5 (red squares), 10 (blue triangles): (a) χL = 1, λp = 1; (b) χL = 2, λp = 2. The symbols indicate the results of computer Monte Carlo simulation, the dashed curves correspond to the case of non-interacting particles, and the solid curves show the predictions of the present theory (11).

下载 (106KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».