diplom.de Magnetische Eigenschaften von periodisch angeordneten Nanopartikeln aus Nickel

Inhaltsangabe:Einleitung: Magnetismus ist eine Eigenschaft, die jedem von uns aus dem täglichen Leben vertraut ist. Eine Vielzahl technischer Anwendungen und Geräte beruhen auf den magnetischen Eigenschaften der benutzten Materialien. Die Bandbreite reicht von der Kompassnadel bis hin zu modernen Datenspeichermedien. Die magnetischen Eigenschaften von Festkörpern sind heutzutage zu einem großen Teil untersucht und verstanden. Geht man jedoch zu mesoskopischen Systemen über, so unterscheiden sich die Eigenschaften unter Umständen deutlich von denen des ausgedehnten Festkörpers. Je mehr die Dimensionen oder die Geometrie eingeschränkt werden, desto mehr weicht das Verhalten ab, da Oberflächen und Randeffekte dominierend werden. Dünne magnetische Filme mit einer Dicke von wenigen Monolagen, bzw. Schichtsysteme, die abwechselnd aus magnetischen und unmagnetischen Materialien bestehen, wurden bereits hinreichend untersucht. An diesen Multischichten fand man z.B. eine sehr starke Abhängigkeit des elektrischen Widerstandes vom angelegten Magnetfeld, den sogenannten Giant Magnetoresistance (GMR), der auf der Kopplung der magnetischen Schichten durch die unmagnetischen hindurch beruht. Auch Partikel mit einem Durchmesser von wenigen nm sind das Thema vieler Veröffentlichungen, da ihre Eigenschaften aufgrund der reduzierten Große sehr interessant sind. Zum Beispiel verhalten sich ferromagnetische Partikel in der Größenordnung <50 nm bei einer gewissen Temperatur TB plötzlich paramagnetisch, allerdings sind die Spins der einzelnen Atome immer noch korreliert, das magnetische Moment des ganzen Partikels beginnt zu uktuieren. Man nennt diesen Effekt Superparamagnetismus, der Übergang hängt lediglich von der Größe der Partikel und ihrer Wechselwirkung untereinander ab. Dieser Effekt wurde bisher nur an magnetischen Partikeln in einer unmagnetischen Matrix (granulare Systeme), bzw. Suspensionen untersucht. Beides sind ungeordnete Systeme mit statistisch verteilten Anisotropie A