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interships

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Material magnetic propeties study with a magnetic microscope and simulations

Spécialité

PHYSIQUE

Niveau d'étude

Bac+4/5

Formation

Master 2

Unité d'accueil

Candidature avant le

10/04/2020

Durée

6 mois

Poursuite possible en thèse

oui

Contact

SOLIGNAC Aurelie
+33 1 69 08 95 40

Résumé/Summary
Le but du stage est de combiner des mesures d'images magnétiques réalisées avec un microscope innovant et des simulations afin de développer un outil d'analyse des propriétés magnétiques de matériaux comme les aciers.
The internship aims at combining magnetic imaging realized with a novative microscope and simulations in order to develop an analysis tool for material magnetic properties as steel.
Sujet détaillé/Full description
Le Département d'Imagerie et Simulation pour le Contrôle (DISC) du CEA/List développe des méthodes de contrôle non destructif (CND) qui consistent à détecter des défauts dans les matériaux pour des secteurs industriels tels que l'aéronautique, la sidérurgie, le pétrole, le nucléaire. Les activités du laboratoire d'Instrumentation et Capteurs portent sur l’étude de propriétés magnétiques de matériaux ferromagnétiques par contrôle non destructif.
Le laboratoire de nanomagnétisme et oxyde (LNO) du SPEC possède des compétences, outils et expertises sur la caractérisation et le développement de capteurs magnétiques magnétorésistifs ultrasensibles pour diverses applications, allant de la biologie aux applications grande distribution comme l’automobile en passant par la caractérisation de matériaux magnétiques.
Le stage proposé s'inscrit dans une collaboration entre ces deux laboratoires et qui vise à l’analyse de propriétés magnétiques de matériaux comme les aciers. Dans ce cadre, un microscope innovant ultrasensible et quantitatif est en cours de développement. Ce microscope est basé sur la combinaison d’un capteur magnéto-résistif et d’un microscope sonde locale à balayage de type AFM (Atomic Force Microscope).
La première partie de stage consistera dans les mesures des champs magnétiques de fuite émis par la surface de matériaux ferromagnétiques à l’aide du nouveau microscope pour avoir les données d’entrées pour le modèle théorique développé au DISC.
La deuxième partie sera dédiée à l’évaluation par simulations des distributions du champ magnétique dans les matériaux ferromagnétiques pour comprendre les résultats expérimentaux.
The CEA/List's Department of Imaging and Simulation for Control (DISC) develops non-destructive testing (NDT) methods that detect defects in materials for industrial sectors such as aeronautics, steel, oil, nuclear. The activities of the Instrumentation and Sensors Laboratory focus on the study of the magnetic properties of ferromagnetic materials by non-destructive testing.
SPEC's Nanomagnetism and Oxides (LNO) laboratory has skills, tools and expertise in the characterization and development of ultra-sensitive magnetoresistive magnetic sensors for various applications, ranging from biology to mass distribution applications such as automotive and magnetic material characterization.
The proposed internship is part of a collaboration between these two laboratories and aims to analyze the magnetic properties of materials such as steels. In this context, an innovative, highly sensitive and quantitative microscope is being developed. This microscope is based on the combination of a magneto-resistive sensor and scanning system.
The first part of the internship will consist of measuring the magnetic stray fields emitted by the surface of ferromagnetic materials using the new microscope to obtain the input data for the theoretical model developed at DISC.
The second part will be dedicated to the simulation evaluation of magnetic field distributions in ferromagnetic materials to understand the experimental results.
Mots clés/Keywords
Physique du solide, Physique des matériaux
Solid state physics, material physics
Compétences/Skills
Matériaux ferromagnétiques Microscope à sonde locale Capteurs magnétiques
Ferromagnetic materials Scanning probe microscope Magnetic sensors
Logiciels
Matlab, Python

 

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