Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô Hình Tập Hợp Hồi Quy Vector Hỗ Trợ Để Mô Phỏng Hiệu Quả Nhiệt Độ Giai Đoạn Từ Tính Của Manganite Bị Pha Tạp Trong Hệ Thống Làm Mát Từ Tính
Tóm tắt
Công nghệ làm mát từ tính (MRT) là một hệ thống làm mát tiết kiệm và hiệu quả, có khả năng thay thế được hệ thống nén và giãn nở khí truyền thống (GCE) hiện nay. Ngoài việc hệ thống làm mát GCE đã đạt giới hạn nhiệt động lực học và phát thải ra các khí gây suy giảm tầng ozone có hại cho môi trường, sự không nhỏ gọn và hiệu suất năng lượng thấp của nó cũng là những vấn đề nghiêm trọng chưa được giải quyết. Việc sử dụng chất làm mát từ tính rắn trong MRT hỗ trợ tính nhỏ gọn và nâng cao tính thân thiện với môi trường của hệ thống làm mát. Các chất làm mát manganite gần đây đã thu hút sự chú ý từ các quan điểm thực nghiệm và mô hình hóa nhờ vào tính ổn định, chi phí hiệu quả cũng như tính chất từ tính có thể điều chỉnh so với chất làm mát kim loại gadolinium hiện có. Tuy nhiên, nhiệt độ giai đoạn từ tính của các chất làm mát manganite đóng một vai trò quan trọng trong việc triển khai MRT ở điều kiện môi trường. Các mô hình tập hợp hồi quy vector hỗ trợ (SVR) với tối ưu hóa tham số siêu tối ưu bằng thuật toán tìm kiếm trọng lực (GSA) được đề xuất nhằm mô hình hóa nhiệt độ giai đoạn từ tính của manganite bằng cách sử dụng bán kính ion và nồng độ chất pha trộn làm các đặc trưng. Mô hình tập hợp (EMS) phát triển bằng cách sử dụng giá trị trung bình của các đầu ra của năm ước lượng SVR cơ bản khác nhau hoạt động tốt hơn so với mô hình tập hợp (EMM) phát triển bằng cách sử dụng các đầu ra tối thiểu không có trung bình với sự cải thiện về hiệu suất lên đến 25,4%. Tương tự như vậy, EMS hoạt động tốt hơn so với mô hình dựa trên SVR truyền thống cũng như mô hình SVR được tối ưu hóa với GSA (GSVR). Các mô hình tập hợp được đề xuất cũng vượt trội hơn so với các mô hình hiện có khác trong tài liệu. Kết quả của nghiên cứu này không chỉ giúp vượt qua những thách thức thực nghiệm trong việc đo lường nhiệt độ giai đoạn từ tính mà còn thúc đẩy hơn nữa hệ thống làm mát thân thiện với môi trường.
Từ khóa
#Công nghệ làm mát từ tính #Manganite #hồi quy vector hỗ trợ #nhiệt độ giai đoạn từ tính #hệ thống làm mát thân thiện với môi trường.Tài liệu tham khảo
citation_journal_title=Neural Comput. Appl.; citation_title=Modeling of magnetic cooling power of manganite-based materials using computational intelligence approach; citation_author=TO Owolabi, LE Oloore, KO Akande, SO Olatunji; citation_publication_date=2017; citation_doi=10.1007/s00521-017-3054-0; citation_id=CR1
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Enhanced relative cooling power of Fe-doped La0.67Sr0.22Ba0.11Mn1−xFexO3 perovskites: Structural, magnetic and magnetocaloric properties; citation_author=R Ben Hassine, W Cherif, JA Alonso, F Mompean, MT Fernández-Díaz, F Elhalouani; citation_volume=649; citation_issue=2015; citation_publication_date=2015; citation_pages=996-1006; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2015.07.034; citation_id=CR2
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=Large magnetic entropy change in Cu-doped manganites; citation_author=M-H Phan, H-X Peng, S-C Yu, N Duc Tho, N Chau; citation_volume=285; citation_issue=1–2; citation_publication_date=2005; citation_pages=199-203; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2004.07.041; citation_id=CR3
citation_journal_title=Trans. Nonferr. Met. Soc. China; citation_title=Effect of sintering temperature on structure, magnetic and magnetocaloric properties of La0.6Ca0.4MnO3 manganite; citation_author=SR Lee, MS Anwar, F Ahmed, BH Koo; citation_volume=24; citation_publication_date=2014; citation_pages=s141-s145; citation_doi=10.1016/S1003-6326(14)63301-X; citation_id=CR4
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=Large magnetocaloric effect in lanthanum-deficiency manganites La0.8−x xCa0.2MnO3 (0.00 ≤ x ≤ 0.20) with a first-order magnetic phase transition; citation_author=R Skini, A Omri, M Khlifi, E Dhahri, EK Hlil; citation_volume=364; citation_publication_date=2014; citation_pages=5-10; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2014.04.009; citation_id=CR5
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=The structural, magnetic and magnetic entropy changes on CoFe2O4/CoFe2 composites for magnetic refrigeration application; citation_author=T Prabhakaran, RV Mangalaraja, JC Denardin; citation_volume=444; citation_publication_date=2017; citation_pages=297-306; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2017.08.008; citation_id=CR6
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Large magnetic entropy change and magnetic field dependence of compound; citation_author=A Belkahla, K Cherif, J Dhahri, EK Hlil; citation_volume=715; citation_publication_date=2017; citation_pages=266-274; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2017.04.157; citation_id=CR7
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=Structural, magnetic, magnetocaloric and electrical studies of Dy0.5(Sr1−xCax0.5MnO3) manganites; citation_author=R Hamdi, A Tozri, M Smari, E Dhahri, L Bessais; citation_volume=444; citation_publication_date=2017; citation_pages=270-279; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2017.08.035; citation_id=CR8
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=Review of the magnetocaloric effect in manganite materials; citation_author=MH Phan, SC Yu; citation_volume=308; citation_issue=2; citation_publication_date=2007; citation_pages=325-340; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2006.07.025; citation_id=CR9
citation_journal_title=Physica B; citation_title=Magnetocaloric effect in a La0.7Ca0.3MnO3 single crystal; citation_author=S Tian, M Phan, S Yu, N Hwi; citation_volume=327; citation_issue=2003; citation_publication_date=2003; citation_pages=221-224; citation_doi=10.1016/S0921-4526(02)01733-7; citation_id=CR10
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=Composite (La0.45Nd0.25)Sr0.3MnO3/5CuO materials for magnetic refrigeration applications; citation_author=K Maalam; citation_volume=449; citation_publication_date=2017; citation_pages=25-32; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2017.09.076; citation_id=CR11
citation_journal_title=J. Low Temp. Phys.; citation_title=Enhancement of magnetocaloric effect in (La0.67Ca0.33MnO3)/(La0.7Ba0.3MnO3) composite; citation_author=J Khelifi, E Dhahri, EK Hlil; citation_volume=190; citation_issue=5–6; citation_publication_date=2018; citation_pages=315-327; citation_doi=10.1007/s10909-017-1844-5; citation_id=CR12
citation_journal_title=J. Low Temp. Phys.; citation_title=Low-temperature intergranular spin transport in La0.5Ca0.4Li0.1MnO3 manganite under high magnetic field (1T ≤ H ≤ 14T); citation_author=AG Gamzatov, TA Gadzhimuradov; citation_volume=185; citation_issue=5–6; citation_publication_date=2016; citation_pages=590-596; citation_doi=10.1007/s10909-016-1594-9; citation_id=CR13
citation_journal_title=Chin. Phys. B; citation_title=Machine learning technique for prediction of magnetocaloric effect in La(Fe, Si/Al) 13-based materials; citation_author=B Zhang, X-Q Zheng, T-Y Zhao, F-X Hu, J-R Sun, B-G Shen; citation_volume=27; citation_issue=6; citation_publication_date=2018; citation_pages=067503; citation_doi=10.1088/1674-1056/27/6/067503; citation_id=CR14
citation_journal_title=J. Rare Earths; citation_title=Effect of Ag substitution on structural, magnetic and magnetocaloric properties of Pr0.6Sr0.4−x AgxMnO3 manganites; citation_author=R Thaljaoui, M Pękała, J-F Fagnard, P Vanderbemden; citation_volume=35; citation_issue=9; citation_publication_date=2017; citation_pages=875-882; citation_doi=10.1016/S1002-0721(17)60989-X; citation_id=CR15
citation_journal_title=J. Solid State Chem.; citation_title=Critical behaviour and filed dependence of magnetic entropy change in K-doped manganites Pr0.8Na0.2−xKxMnO3 (x = 0.10 and 0.15); citation_author=H Ben Khlifa; citation_volume=257; citation_publication_date=2018; citation_pages=9-18; citation_doi=10.1016/j.jssc.2017.09.013; citation_id=CR16
citation_journal_title=J. Intell. Fuzzy Syst.; citation_title=Incorporation of GSA in SBLLM-based neural network for enhanced estimation of magnetic ordering temperature of manganite; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji, A Alqahtani, N Aldhafferi; citation_volume=33; citation_issue=2; citation_publication_date=2017; citation_pages=1225-1233; citation_doi=10.3233/JIFS-17057; citation_id=CR17
citation_journal_title=Phys. Rev.; citation_title=Interaction between the d-shells in the transition metals. II. Ferromagnetic compounds of manganese with Perovskite structure; citation_author=C Zener; citation_volume=82; citation_issue=3; citation_publication_date=1951; citation_pages=403-405; citation_doi=10.1103/PhysRev.82.403; citation_id=CR18
citation_journal_title=Phys. B Condens. Matter; citation_title=Mg doping of LaSrFe manganite: magnetic and electric study; citation_author=MF Mostafa, AK Tammam, TS Dean, SS Atallah; citation_volume=517; citation_issue=April; citation_publication_date=2017; citation_pages=10-18; citation_doi=10.1016/j.physb.2017.05.002; citation_id=CR19
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Effect of chromium concentration on the structural, magnetic and electrical properties of praseodymium–calcium manganite; citation_author=A Bettaibi; citation_volume=650; citation_publication_date=2015; citation_pages=268-276; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2015.05.161; citation_id=CR20
citation_journal_title=AIP Adv.; citation_title=Estimation of Curie temperature of manganite-based materials for magnetic refrigeration application using hybrid gravitational based support vector regression; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji, A Alqahtani, N Aldhafferi; citation_volume=6; citation_issue=10; citation_publication_date=2016; citation_pages=105009; citation_doi=10.1063/1.4966043; citation_id=CR21
citation_journal_title=Soft Comput.; citation_title=Modeling of Curie temperature of manganite for magnetic refrigeration application using manual search and hybrid gravitational-based support vector regression; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji, A Alqahtani, N Aldhafferi; citation_volume=6; citation_issue=10; citation_publication_date=2017; citation_pages=3023-3032; citation_id=CR22
citation_journal_title=Methods; citation_title=An ensemble predictive modeling framework for breast cancer classification; citation_author=R Nagarajan, M Upreti; citation_volume=131; citation_publication_date=2017; citation_pages=128-134; citation_doi=10.1016/j.ymeth.2017.07.011; citation_id=CR23
citation_journal_title=Appl. Math. Comput.; citation_title=Enhanced ensemble-based classifier with boosting for pattern recognition; citation_author=E Volna, M Kotyrba; citation_volume=310; citation_publication_date=2017; citation_pages=1-14; citation_doi=10.1016/j.cam.2016.07.014; citation_id=CR24
citation_journal_title=Energy Build.; citation_title=A novel ensemble learning approach to support building energy use prediction; citation_author=Z Wang, Y Wang, RS Srinivasan; citation_volume=159; citation_publication_date=2018; citation_pages=109-122; citation_doi=10.1016/j.enbuild.2017.10.085; citation_id=CR25
T.O. Owolabi, K.O. Akande, S.O. Olatunji, N. Aldhafferi, Ensemble-based support vector regression with gravitational search algorithm optimization for estimating magnetic relative cooling power of manganite refrigerant in magnetic refrigeration application. J. Supercond. (2018)
citation_journal_title=Expert Syst. Appl.; citation_title=Sliding window-based support vector regression for predicting micrometeorological data; citation_author=Y Kaneda, H Mineno; citation_volume=59; citation_publication_date=2016; citation_pages=217-225; citation_doi=10.1016/j.eswa.2016.04.012; citation_id=CR27
citation_journal_title=Appl. Soft Comput. J.; citation_title=Improving the prediction of petroleum reservoir characterization with a stacked generalization ensemble model of support vector machines; citation_author=F Anifowose, J Labadin, A Abdulraheem; citation_volume=26; citation_publication_date=2015; citation_pages=483-496; citation_doi=10.1016/j.asoc.2014.10.017; citation_id=CR28
citation_journal_title=Constr. Build. Mater.; citation_title=Enhanced artificial intelligence for ensemble approach to predicting high performance concrete compressive strength; citation_author=J-S Chou, A-D Pham; citation_volume=49; citation_publication_date=2013; citation_pages=554-563; citation_doi=10.1016/j.conbuildmat.2013.08.078; citation_id=CR29
citation_journal_title=Inf. Syst.; citation_title=A novel ensemble learning approach to unsupervised record linkage; citation_author=A Jurek, J Hong, Y Chi, W Liu; citation_volume=71; citation_publication_date=2017; citation_pages=40-54; citation_doi=10.1016/j.is.2017.06.006; citation_id=CR30
citation_journal_title=Pattern Recognit.; citation_title=Ensemble based deep networks for image super-resolution; citation_author=L Wang, Z Huang, Y Gong, C Pan; citation_volume=68; citation_publication_date=2017; citation_pages=191-198; citation_doi=10.1016/j.patcog.2017.02.027; citation_id=CR31
citation_title=The Nature of Statistical Learning Theory; citation_publication_date=1995; citation_id=CR32; citation_author=VN Vapnik; citation_publisher=Springer
citation_journal_title=J. Pet. Sci. Eng.; citation_title=Modeling the thermal behavior of coal fly ash based polymer gel system for water reduction in oil and gas wells; citation_author=AA Adewunmi, S Ismail, TO Owolabi, AS Sultan, SO Olatunji, Z Ahmad; citation_volume=157; citation_publication_date=2017; citation_pages=430-440; citation_doi=10.1016/j.petrol.2017.07.019; citation_id=CR33
citation_journal_title=Appl. Soft Comput.; citation_title=Application of computational intelligence technique for estimating superconducting transition temperature of YBCO superconductors; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji; citation_volume=43; citation_issue=2016; citation_publication_date=2016; citation_pages=143-149; citation_doi=10.1016/j.asoc.2016.02.005; citation_id=CR34
citation_journal_title=J. Intell. Fuzzy Syst.; citation_title=Computational intelligence method of estimating solid–liquid interfacial energy of materials at their melting temperatures; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji; citation_volume=31; citation_publication_date=2016; citation_pages=519-527; citation_doi=10.3233/IFS-162164; citation_id=CR35
citation_journal_title=Soft Comput.; citation_title=Estimation of average surface energies of transition metal nitrides using computational intelligence technique; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji; citation_volume=20; citation_publication_date=2016; citation_pages=6175-6182; citation_id=CR36
citation_journal_title=J. Pet. Sci. Eng.; citation_title=A hybrid particle swarm optimization and support vector regression model for modelling permeability prediction of hydrocarbon reservoir; citation_author=KO Akande, TO Owolabi, SO Olatunji, A AbdulRaheem; citation_volume=150; citation_publication_date=2017; citation_pages=43-53; citation_doi=10.1016/j.petrol.2016.11.033; citation_id=CR37
citation_journal_title=Mater. Des.; citation_title=Computational intelligence method of determining the energy band gap of doped ZnO semiconductor; citation_author=TO Owolabi, M Faiz, SO Olatunji, IK Popoola; citation_volume=101; citation_publication_date=2016; citation_pages=277-284; citation_doi=10.1016/j.matdes.2016.03.116; citation_id=CR38
citation_journal_title=Appl. Comput. Intell. Soft Comput.; citation_title=A novel homogenous hybridization scheme for performance improvement of support vector machines regression in reservoir characterization; citation_author=KO Akande, TO Owolabi, SO Olatunji, A Abdulraheem; citation_volume=2016; citation_publication_date=2016; citation_pages=1-10; citation_doi=10.1155/2016/2580169; citation_id=CR39
citation_journal_title=Inf. Sci.; citation_title=GSA: a gravitational search algorithm; citation_author=E Rashedi, H Nezamabadi-pour, S Saryazdi; citation_volume=179; citation_issue=13; citation_publication_date=2009; citation_pages=2232-2248; citation_doi=10.1016/j.ins.2009.03.004; citation_id=CR40
citation_journal_title=Int. J. Veh. Des.; citation_title=Hybrid real-code population-based incremental learning and differential evolution for many-objective optimisation of an automotive floor-frame; citation_author=N Pholdee, S Bureerat, AR Yildiz; citation_volume=73; citation_issue=1; citation_publication_date=2017; citation_pages=20-53; citation_doi=10.1504/IJVD.2017.082578; citation_id=CR41
citation_journal_title=Int. J. Adv. Manuf. Technol.; citation_title=Cuckoo search algorithm for the selection of optimal machining parameters in milling operations; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=64; citation_issue=1–4; citation_publication_date=2012; citation_pages=55-61; citation_id=CR42
citation_journal_title=Comput. Ind.; citation_title=A new design optimization framework based on immune algorithm and Taguchi’s method; citation_author=AR Yıldız; citation_volume=60; citation_issue=8; citation_publication_date=2009; citation_pages=613-620; citation_doi=10.1016/j.compind.2009.05.016; citation_id=CR43
citation_journal_title=Eng. Appl. Artif. Intell.; citation_title=Comparison of evolutionary-based optimization algorithms for structural design optimization; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=26; citation_issue=1; citation_publication_date=2013; citation_pages=327-333; citation_doi=10.1016/j.engappai.2012.05.014; citation_id=CR44
citation_journal_title=Mater. Test.; citation_title=Natural frequency optimization of vehicle components using the interior search algorithm; citation_author=BS Yıldız; citation_volume=59; citation_issue=5; citation_publication_date=2017; citation_pages=456-458; citation_doi=10.3139/120.111018; citation_id=CR45
citation_journal_title=Inf. Sci.; citation_title=Optimization of cutting parameters in multi-pass turning using artificial bee colony-based approach; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=220; citation_publication_date=2013; citation_pages=399-407; citation_doi=10.1016/j.ins.2012.07.012; citation_id=CR46
citation_journal_title=Int. J. Therm. Sci.; citation_title=Optimization investigation on configuration parameters of serrated fin in plate-fin heat exchanger using genetic algorithm; citation_author=J Wen, H Yang, X Tong, K Li, S Wang, Y Li; citation_volume=101; citation_issue=2016; citation_publication_date=2016; citation_pages=116-125; citation_doi=10.1016/j.ijthermalsci.2015.10.024; citation_id=CR47
citation_journal_title=Mater. Test.; citation_title=Moth-flame optimization algorithm to determine optimal machining parameters in manufacturing processes; citation_author=BS Yıldız, AR Yıldız; citation_volume=59; citation_issue=5; citation_publication_date=2017; citation_pages=425-429; citation_doi=10.3139/120.111024; citation_id=CR48
citation_journal_title=Int. J. Adv. Manuf. Technol.; citation_title=Multi-objective optimization of vehicle crashworthiness using a new particle swarm based approach; citation_author=AR Yildiz, KN Solanki; citation_volume=59; citation_issue=1–4; citation_publication_date=2011; citation_pages=367-376; citation_id=CR49
citation_journal_title=Robot. Comput. Integr. Manuf.; citation_title=A novel hybrid immune algorithm for global optimization in design and manufacturing; citation_author=A Rıza Yıldız; citation_volume=25; citation_issue=2; citation_publication_date=2009; citation_pages=261-270; citation_doi=10.1016/j.rcim.2007.08.002; citation_id=CR50
citation_journal_title=J. Mater. Process. Technol.; citation_title=An effective hybrid immune-hill climbing optimization approach for solving design and manufacturing optimization problems in industry; citation_author=AR Yıldız; citation_volume=209; citation_issue=6; citation_publication_date=2009; citation_pages=2773-2780; citation_doi=10.1016/j.jmatprotec.2008.06.028; citation_id=CR51
citation_journal_title=Proc. Inst. Mech. Eng. Part D J. Automob. Eng.; citation_title=A new hybrid particle swarm optimization approach for structural design optimization in the automotive industry; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=226; citation_issue=10; citation_publication_date=2012; citation_pages=1340-1351; citation_doi=10.1177/0954407012443636; citation_id=CR52
citation_journal_title=Appl. Soft Comput.; citation_title=A new hybrid differential evolution algorithm for the selection of optimal machining parameters in milling operations; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=13; citation_issue=3; citation_publication_date=2013; citation_pages=1561-1566; citation_doi=10.1016/j.asoc.2011.12.016; citation_id=CR53
citation_journal_title=Appl. Soft Comput.; citation_title=Hybrid Taguchi-differential evolution algorithm for optimization of multi-pass turning operations; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=13; citation_issue=3; citation_publication_date=2013; citation_pages=1433-1439; citation_doi=10.1016/j.asoc.2012.01.012; citation_id=CR54
citation_journal_title=Appl. Soft Comput.; citation_title=A new hybrid artificial bee colony algorithm for robust optimal design and manufacturing; citation_author=AR Yildiz; citation_volume=13; citation_issue=5; citation_publication_date=2013; citation_pages=2906-2912; citation_doi=10.1016/j.asoc.2012.04.013; citation_id=CR55
citation_journal_title=J. Intell. Fuzzy Syst.; citation_title=Incorporation of GSA in SBLLM-based neural network for enhanced estimation of magnetic ordering temperature of manganite; citation_author=TO Owolabi, KO Akande, SO Olatunji, A Alqahtani, N Aldhafferi; citation_volume=33; citation_publication_date=2017; citation_pages=1225-1233; citation_doi=10.3233/JIFS-17057; citation_id=CR56
citation_journal_title=Adv. Neural Inf. Process. Syst.; citation_title=Support vector regression machines; citation_author=H Drucker, CJC Burges, L Kaufman, AJ Smola, VN Vapnik; citation_volume=9; citation_publication_date=1996; citation_pages=281-287; citation_id=CR57
citation_journal_title=Int. J. Adv. Soft Comput. Appl.; citation_title=A review of gravitational search algorithm; citation_author=NM Sabri, M Puteh, MR Mahmood; citation_volume=5; citation_issue=3; citation_publication_date=2013; citation_pages=1-39; citation_id=CR58
citation_journal_title=Ceram. Int.; citation_title=The effect of Co doping on the magnetic and magnetocaloric properties; citation_author=A Selmi, R M’nassri, NC Boudjada, A Cheikhrouhou; citation_volume=41; citation_issue=6; citation_publication_date=2015; citation_pages=7723-7728; citation_doi=10.1016/j.ceramint.2015.02.103; citation_id=CR59
citation_journal_title=Ceram. Int.; citation_title=Influence of transition metal doping (Fe, Co, Ni and Cr) on magnetic and magnetocaloric properties of Pr0.7Ca0.3MnO3 manganites; citation_author=A Selmi, R M’nassri, W Cheikhrouhou-Koubaa, N Chniba Boudjada, A Cheikhrouhou; citation_volume=41; citation_issue=8; citation_publication_date=2015; citation_pages=10177-10184; citation_doi=10.1016/j.ceramint.2015.04.123; citation_id=CR60
citation_journal_title=J. Solid State Chem.; citation_title=Magnetic and magnetocaloric properties of La0.6Pr0.1Sr0.3Mn1−xFexO3 (0 ≤ x≤0.3) manganites; citation_author=R Cherif, EK Hlil, M Ellouze, F Elhalouani, S Obbade; citation_volume=215; citation_publication_date=2014; citation_pages=271-276; citation_doi=10.1016/j.jssc.2014.04.004; citation_id=CR61
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Effect of praseodymium doping on the structural, magnetic and magnetocaloric properties of Sm0.55−xPrxSr0.45MnO3 manganites; citation_author=A Mleiki, S Othmani, W Cheikhrouhou-Koubaa, M Koubaa, A Cheikhrouhou, EK Hlil; citation_volume=645; citation_publication_date=2015; citation_pages=559-565; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2015.05.043; citation_id=CR62
citation_journal_title=J. Magn. Magn. Mater.; citation_title=The impact of disorder on magnetocaloric properties in Ti-doped manganites of La0.7Sr0.25Na0.05Mn(1−x)TixO3 (0 ≤ x ≤ 0.2); citation_author=SE Kossi, S Ghodhbane, J Dhahri, EK Hlil; citation_volume=395; citation_publication_date=2015; citation_pages=134-142; citation_doi=10.1016/j.jmmm.2015.07.050; citation_id=CR63
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Effect of Ni-doping on structural, magnetic and magnetocaloric properties of La0.6Pr0.1Ba0.3Mn1−xNixO3 nanocrystalline manganites synthesized by Pechini sol–gel method; citation_author=E Oumezzine, S Hcini, E-K Hlil, E Dhahri, M Oumezzine; citation_volume=615; citation_publication_date=2014; citation_pages=553-560; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2014.07.001; citation_id=CR64
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=Effect of iron substitution on the structural, magnetic and magnetocaloric properties of Pr0.6Ca0.1Sr0.3Mn1−xFexO3 (0≤x≤0.075) manganites; citation_author=S Mahjoub, M Baazaoui, R Mnassri, H Rahmouni, NC Boudjada, M Oumezzine; citation_volume=608; citation_publication_date=2014; citation_pages=191-196; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2014.04.125; citation_id=CR65
citation_journal_title=J. Alloys Compd.; citation_title=A large magnetic entropy change near room temperature in La0.8Ba0.1Ca0.1Mn0.97Fe0.03O3 perovskite; citation_author=S Ghodhbane, E Tka, J Dhahri, EK Hlil; citation_volume=600; citation_publication_date=2014; citation_pages=172-177; citation_doi=10.1016/j.jallcom.2014.02.096; citation_id=CR66
citation_journal_title=Solid State Sci.; citation_title=Magnetic entropy change in perovskite manganites La0.7A0.3MnO3 transition; citation_author=Z Wang, J Jiang; citation_volume=18; citation_publication_date=2013; citation_pages=36-41; citation_doi=10.1016/j.solidstatesciences.2012.12.020; citation_id=CR67
citation_journal_title=Comput. Mater. Sci.; citation_title=A hybrid intelligent scheme for estimating band gap of doped titanium dioxide semiconductor using crystal lattice distortion; citation_author=TO Owolabi, MA Gondal; citation_volume=137; citation_publication_date=2017; citation_pages=249-256; citation_doi=10.1016/j.commatsci.2017.05.047; citation_id=CR68