Labyrinthe magnétique : L'Intelligence Artificielle a aidé des physiciens japonais à percer les secrets de la surchauffe des moteurs
La croissance rapide du marché des véhicules électriques a rendu nécessaire l'amélioration de l'efficacité énergétique des moteurs électriques. L'un des principaux défis techniques dans ce domaine est l'hystérésis magnétique, ou les pertes d'énergie dans le fer. Lorsque les champs magnétiques à l'intérieur d'un moteur changent de direction à haute fréquence, une partie de l'énergie électrique se transforme en chaleur, chauffant le noyau du moteur. Ce processus entraîne la désaimantation des matériaux et une baisse du rendement. C'est ce que rapporte Ixbt.com rapporte .
Des scientifiques de l'Université des sciences de Tokyo, en collaboration avec les universités de Tsukuba, Okayama et Kyoto, ont développé un nouveau modèle théorique appelé eX-GL pour résoudre ce problème. L'étude a examiné la structure complexe en "labyrinthe" des domaines magnétiques, des zones microscopiques à l'intérieur du matériau. Ces structures ont la propriété de se réorganiser brusquement lorsque la température change, un processus qu'il était auparavant impossible de décrire mathématiquement avec précision.
Les physiciens ont utilisé le Machine Learning et une méthode avancée d'analyse topologique des données, l'homologie persistante, pour analyser le processus. L'Intelligence Artificielle a étudié des images microscopiques des domaines magnétiques et a créé une carte numérique de l'énergie libre. Cette carte a clairement montré comment la microstructure des domaines évolue en fonction des changements d'état énergétique.
À la suite de l'étude, les scientifiques ont réussi à visualiser quatre barrières énergétiques cachées principales qui régissent la dynamique des domaines magnétiques. Il a été découvert que la complexité des domaines en labyrinthe augmente avec la longueur totale des parois des domaines. Cette découverte permettra de créer de nouveaux matériaux magnétiques pour des moteurs électriques à haute efficacité qui perdent moins d'énergie et ne surchauffent pas.
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