Magnetic materials are essential for many applications in energy, information, and communication technologies. However, the complex phenomena at different length and time scales often limit the development of new magnetic material...
Magnetic materials are essential for many applications in energy, information, and communication technologies. However, the complex phenomena at different length and time scales often limit the development of new magnetic materials and devices. The goal of this project is to develop a magnetic multiscale modeling suite that will allow the design and optimisation of magnetic materials and devices based on multiscale modelling, characterisation, and numerical optimisation. To achieve interoperability between software and analysis tools, we will establish a domain ontology for magnetic materials. We will collaborate with EU magnet industry to create standards for linking simulation software for magnetic materials from first principles simulations and micromagnetics to device level simulators. MaMMoS will use artificial intelligence (AI) to fuse modeling and characterization data. AI methods will identify and correct systematic errors in the simulation data, enabling more accurate predictions. Moreover, AI models can fill gaps where measurements are not available. AI models can also serve as a surrogate in multi-objective optimisation. Optimisation will guide further experiments or simulations, reducing the development time. In MaMMoS, we will apply this approach to speed up the development of permanent magnets with reduced critical elements for electric machines and to optimise the layout of magnetic field sensors for high linearity range. The MaMMoS software will be validated against benchmarks defined according to the industrial requirements for electric machine and sensor design. The multiscale magnetic materials modeling suite will be made open source to enable easy access to high-end simulation tools. Interoperability will facilitate data sharing and reuse among researchers and industries. Interpretable machine learning will reveal insights into the physics and chemistry of magnetic materials and guide the discovery of new materials for the European green deal.ver más
02-11-2024:
Generación Fotovolt...
Se ha cerrado la línea de ayuda pública: Subvenciones destinadas al fomento de la generación fotovoltaica en espacios antropizados en Canarias, 2024
01-11-2024:
ENESA
En las últimas 48 horas el Organismo ENESA ha otorgado 6 concesiones
01-11-2024:
FEGA
En las últimas 48 horas el Organismo FEGA ha otorgado 1667 concesiones
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.