Fractal properties of the Nd100–xFex alloys surface in the fractal thermodynamics model

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

The study of the fractal properties of the surface of Nd100–xFex alloys in a wide range of concentrations х (х = 20–90) was carried out in the framework of the fractal thermodynamics model. To this end, we performed an analysis of images obtained by (scanning electron?) microscopy of the surfaces of a series of Nd100–xFex alloys synthesized by induction melting. A high degree of proximity of the surface structure of all the studied samples, both before and after etching, to fractals is shown. The values of the parameter δ characterizing the relative deviation of the studied samples from the fractal are in the range of 0.017–0.029. Three-dimensional diagrams of the fractal parameters Sf , Tf , Ef , x and two-dimensional diagrams of the same parameters: Sf , Tf , Ef , x, reflecting the nature of the state of the surfaces of Nd100–xFex alloy samples before and after etching, are constructed. For all investigated samples of alloys, the values of the parameters of the fractal equations of state arecalculated. The correlation of the maximum value of the coercive force Hc = 4.8 kE with the values of fractal entropy Sf = 39.86, fractal temperature Tf = 529, and fractal dimension D = 2.6530 of the Nd100–xFex alloys at x = 20 has been established.

全文:

受限制的访问

作者简介

S. Mikheev

Tver State University

Email: mancu@mail.ru
俄罗斯联邦, 170100, Tver

E. Semenova

Tver State University

Email: mancu@mail.ru
俄罗斯联邦, 170100, Tver

Yu. Pastushenkov

Tver State University

Email: mancu@mail.ru
俄罗斯联邦, 170100, Tver

V. Tsvetkov

Tver State University

Email: mancu@mail.ru
俄罗斯联邦, 170100, Tver

I. Tsvetkov

Tver State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: mancu@mail.ru
俄罗斯联邦, 170100, Tver

参考

  1. Llamazares S., Calderon F., Bolzoni F., Leccabue F., Hua X.R., Nozieres J.P. // J. Magn. Magn. Mat. 1990. V. 86. P. 307.
  2. Karpenkov A.Y., Skokov K.P., Dunaeva G.G., Semeno-va E.M., Lyakhova M.B., Pastushenkov Yu.G. // J. Phys. D: Appl. Phys. 2022. V. 55. Iss. 45. P. 455002. https://doi.org/10.1088/1361-6463/ac90d2
  3. Zhdanova O.V., Lyakhova M.B., Pastushenkov Yu.G. // Phys. Metals Metallography. 2011. V. 112. Iss. 3. P. 224. https://doi.org/10.1134/S0031918X11030306
  4. Van Ende M.A., Jung I.H. // J. Alloys Compd. 2013. V. 548. P. 133. https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2012.08.127
  5. Menushenkov V.P., Andersen S.J., Hoeier R. Electron-microscopy investigations of microstructure in Fe-Nd alloys // Magnetic Anisotropy and Coercivity in Rare-Earth Transition Metal Alloys. Proceedings. P. 97.
  6. Landgraf F.J.G., Schneider G.S., Villas-Boas V., Missell F.P. // J. Less Common Metals. 1990. V. 163. Iss. 1. P. 209. https://doi.org/10.1016/0022-5088(90)90101-O
  7. Kim D.-H., Cho Y.-Ch., Choe S.-B., Shin S.-Ch. // Appl. Phys. Lett. 2003. V. 82. P. 3698.
  8. Bathany C., Romancer M.L., Armstrong J.N., Chop- ra H.D. // Phys. Rev. B. 2010. V. 82. P. 184411. https://doi.org/10.1103/PhysRevB.82.184411
  9. Catalan G., Béa H., Fusil S., Bibes M., Paruch P., Barthélémy A., Scott J.F. // Phys. Rev. Lett. 2008. V. 100. P. 027602. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.100.027602
  10. Картузов В.В., Дмитришина Я.Ю. // Электронная обработка материалов. 2015. Т. 51. № 2. С. 31.
  11. Bucher J.P. // European J. Phys. 1991. V. 12. № 3.
  12. Lisovskii F.V., Lukashenko L.I., Mansvetova E.G. // JETP Lett. 2004. V. 79. P. 352. https://doi.org/10.1134/1.1765181
  13. Семенова Е.М., Иванов Д.В., Ляхова М.Б. и др. // Известия РАН: Сер. Физ. 2021. Т. 85. № 9. С. 1245.
  14. Mikheev S.A., Paramonova E.K., Tsvetkov V.P., Tsvet kov I.V. // Russ. J. Mathematical Phys. 2021. V. 28. P. 251.
  15. Tsvetkov V.P., Mikheyev S.A., Tsvetkov I.V. // Chaos, Solitons & Fractals. 2018. V.108. P. 71.
  16. Paramonova E., Kudinov A., Mikheev S., Tsvetkov V., Tsvetkov I. Fractal thermodynamics, big data and its 3D visualization // CEUR Workshop Proc. 2021. V. 3041. P. 38.
  17. Tsvetkov V.P., Mikheev S.A., Tsvetkov I.V., Derbov V.L., Gusev A.A., Vinitsky S.I. // Chaos, Solitons & Fractals. 2022. V. 161. P. 112301.
  18. Мейсурова А.Ф., Цветков В.П., Цветков И.В., Нотов А.А. // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Биология и экология. 2022. № 1. Вып. 65. С. 180.
  19. Maslov V.P. // J. Math. Phys. 2016. V. 23. Iss. 2. P. 278.
  20. Gwyddion – Free SPM (AFM, SNOM/NSOM, STM, MFM) data analysis software (2021) Department of Nanometrology, Czech Metrology Institute. http://gwyddion.net
  21. Maple: эффективный инструмент для решения математических задач (2023) Waterloo Maple Inc., Canada. https://www.maplesoft.com/demo/streaming/Maple 15Russian.aspx

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Sample Nd10Fe90 before (a) and after (b) etching.

下载 (582KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Sample Nd30Fe70 before (a) and after (b) etching.

下载 (744KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Sample Nd70Fe30 before (a) and after (b) etching.

下载 (889KB)
索引源数据
5. Fig. 4. The function N(h) in doubly logarithmic coordinates for the image of the Nd70Fe30 sample after etching.

下载 (67KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Graph of the dependence of δ(x) samples before (1) and after (2) etching.

下载 (114KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Three-dimensional diagram of the state of Sf , Tf , x samples before (1) and after (2) etching.

下载 (131KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Diagrams of the state of Sf, Tf samples before (1) and after (2) etching at different scales.

下载 (182KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Tf (a) Sf (b) state diagrams, three-dimensional diagram of the state of Ef , Tf , x (c) samples before (1) and after (2) etching.

下载 (283KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Diagrams of the Ef (Tf) state of the samples before (1) and after (2) etching.

下载 (114KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Concentration dependence of the coercive force of fast-quenched Nd100-xfex alloys obtained by pouring the melt onto a copper plate

下载 (66KB)
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».