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2009年04月29日

刘颖，陈悦，涂铭旌，王永强，赵文金，李聪，彭倩，李卫军

中国有色金属学报，1999，6（2）：259～262，-0001，（）：

-1年11月30日

采用单辊快淬工艺制备了一种低钕含量Nd9（FeCoZrAl）85B6纳米晶合金，研究了快淬工艺与热处理工艺对该合金纳米晶的形成及磁性的影响。结果表明快淬速度和热处理温度都明显地影响低钕含量Nd9（FeCoZrAl）85B6纳米晶的形成及其磁性（内禀矫顽力jHc，矫顽力bHc，剩磁Br和最大磁能积（BH）m）。快淬速度23m/s制备的非晶态合金，在685℃处理30min，可获得最佳的磁性，其粘结磁体的密度为6.01g/cm3时，Br=655mT，jHc=639.2kA/m，bHc=381.6kA/m，（BH）m=65.68kJ/m3。

Nd2 Fe14B/， α2Fe 纳米晶，矫顽力，热处理，磁性

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2009年04月29日

【期刊论文】用人工神经网络研究合金元素对NdFeB永磁体磁性能的影响*

刘颖，连利仙，宋大余，高升吉，涂铭旌

功能材料，2005（8）：1～4，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了系统研究合金元素对Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性能的影响，采用均匀设计方法设计了Nd、Co、Zr和B的4因素6水平U18（64）试验方案，根据试验结果，建立了合金成分与磁性能之间的人工神经网络（ANN）预测模型。利用该预测模型获得的成分2性能的二维曲线、三维曲面及等高线图，研究了单个合金元素以及多元素间的交互作用对NdFeB磁体磁性能的影响规律。结果表明：预测结果与实测结果吻合良好，预测精度高；Nd、Zr为提高矫顽力Hcj而降低剩磁Br的元素；Co、B则对提高Br有利而对提高Hcj不利；合金元素对Hcj与Br的影响呈相反的趋势；元素间交互作用对磁性能影响显著。

NdFeB，神经网络，合金元素，磁性能，稀土

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2009年04月29日

【期刊论文】层压磁性槽楔的性能及其对电机性能的影响

刘颖，李军，许自贵，唐安斌，马庆柯，涂铭旌

中国电机工程学报，2005，8（16）：126～131，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

磁性槽楔的性能是决定磁楔能否应用的关键因素。文中以自制的DCL层压磁楔为研究对象，系统研究了DCL磁楔的力学、磁、电性能及其对电机性能的影响，发现结构差异和基体树脂的改性，DCL磁楔的力学性能大大超过目前广泛应用的MCR模压磁楔和349层压磁楔；DCL磁楔的相对磁导率在1kA/m的磁场下可达8.4，50kA/m的磁场下仍能达到5.1；DCL磁楔的绝缘电阻达到9.4107W。DCL磁楔取代电机定子中的绝缘槽楔后，虽然电机的起动转矩和最大转矩减小，但电机的起动电流和空载电流下降，电机温升降低，定转子的表面损耗和脉振损耗减少，电机效率得到提高。

层压磁性槽楔，力学性能，相对磁导率，电机性能

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2009年04月29日

【期刊论文】稀土含量对快淬(Nd,Pr)x(FeCoZr)94-xB6粘结磁体磁性能的影响*

刘颖，查五生，，高升吉，连利仙，涂铭旌

中国稀土学报，2003，10（5）：522～525，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

采用工艺参数范围较宽的部分过快淬加晶化退火工艺，制备了快淬（Nd0.8Pr0.2）x（FeCoZr）94-xB6（x=1210，10.5，1010，9.0）粘结磁体，研究了稀土含量对磁体磁性能的影响规律。部分过快淬获得的由非晶和微晶共同组成的条屑，在实验优化的退火条件下晶化处理后，可获得最佳磁性能。稀土含量直接决定磁体的磁性能，随稀土含量的减少，磁体的剩磁Br增加，而内禀矫顽力Hci和最大磁能积（BH）m下降，10%是磁体磁性能发生较大变化的临界稀土含量。低于这一含量，合金中软磁相体积分数超出软磁相被完全耦合的临界值，Br增加缓慢，Hci和（BH）m迅速下降。这一实验结果与本文提出的完全耦合软磁相体积分数示意模型的计算结果相一致。

金属材料， Pr基永磁材料，纳米晶复合磁体，稀土含量，磁性能，耦合模型，稀土

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2009年04月29日

【期刊论文】基于人工神经网络的Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性的预测模型*

刘颖，连利仙，叶金文，高升吉，涂铭旌

金属学报，2005，5（5）：529～533，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了优化合金成分以提高纳米复相Nd-Fe-Co-Zr-B系永磁合金磁性，采用均匀设计方法设计了Nd，Co，Zr和B的4因素6水平U18（64）实验方案。建立了合金成分与磁性之间的人工神经网络（ANN）预测模型。利用该预测模型对Nd-Fe-B合金的成分进行了优化。同时。利用所建立的人工神经网络预测模型研究了单个元素对Nd-Fe-B合金磁性的影响规律。以及多元素间的交互作用与合金磁性间的关系。结果表明，预测结果与实测结果吻合良好，预测结果的相对误差很小，Br的相对误差在1.66%以内。（BH）m的相对误差在1.94%以内。Hcj的相对误差在7.7%以内。

Nd-Re-B，神经网络，均匀设计，磁性

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