A decomposition approach to the design of a multiferroic memory bit

Abstract

The objective of this paper is to present a methodology for the design of a memory bit to minimize the energy required to write data at the bit level. By straining a ferromagnetic nickel nano-dot by means of a piezoelectric substrate, its magnetization vector rotates between two stable states defined as a 1 and 0 for digital memory. The memory bit geometry, actuation mechanism and voltage control law were used as design variables. The approach used was to decompose the overall design process into simpler sub-problems whose structure can be exploited for a more efficient solution. This method minimizes the number of fully dynamic coupled finite element analyses required to converge to a near optimal design, thus decreasing the computational time for the design process. An in-plane sample design problem is presented to illustrate the advantages and flexibility of the procedure.

Keywords

multiferroics / nano memory / piezoelectric / optimization

References

[1] Wang K L, Alzate J G, Khalili Amiri P. Low-power non-volatile spintronic memory: STT-RAM and beyond. Journal of Physics D: Applied Physics, 2013, 46(7): 074003 

[2] Pertsev N A, Kohlstedt H. Resistive switching via the converse magnetoelectric effect in ferromagnetic multilayers on ferroelectric substrates. Nanotechnology, 2010, 21(47): 475202

[3] Tiercelin N, Dusch Y, Preobrazhensky V, Magnetoelectric memory using orthogonal magnetization states and magnetoelastic switching. Journal of Applied Physics, 2011, 109(7): 07D726

[4] Dusch Y, Tiercelin N, Klimov A, Stress-mediated magnetoelectric memory effect with uni-axial TbCo₂/FeCo multilayer on 011-cut PMN-PT ferroelectric relaxor. Journal of Applied Physics, 2013, 113(17): 17C719

[5] Cui J, Hockel J L, Nordeen P K,  A method to control magnetism in individual strain-mediated magnetoelectric islands. Applied Physics Letters, 2013, 103(23): 232905

[6] Gibiansky L V, Torquato S. Optimal design of 1-3 composite piezoelectrics. Structural Optimization, 1997, 13(1): 23–28

[7] Ruiz D, Bellido J C, Donoso A. Design of piezoelectric modal filters by simultaneously optimizing the structure layout and the electrode profile. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2016, 53(4): 715–730

[8] Donoso A, Bellido J C. Systematic design of distributed piezoelectric modal sensors/actuators for rectangular plates by optimizing the polarization profile. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2009, 38(4): 347–356

[9] Zhang X, Kang Z, Li M. Topology optimization of electrode coverage of piezoelectric thin-walled structures with CGVF control for minimizing sound radiation. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2014, 50(5): 799–814

[10] Schmit L A, Farshi B. Some approximation concepts for structural synthesis. AIAA Journal, 1974, 12(5): 692–699 

[11] Schmit L A, Miura H. Approximation Concepts for Efficient Structural Analysis. NASA Contractor Report 2552. 1976

[12] Barthelemy J F, Haftka R T. Approximation concepts for optimum structural design—A review. Structural Optimization, 1993, 5(3): 129–144

[13] Toropov V V, Filatov A A, Polynkin A A. Multiparameter structural optimization using FEM and multipoint explicit approximations. Structural Optimization, 1993, 6(1): 7–14

[14] Sepulveda A E, Schmit L A. Approximation-based global optimization strategy for structural synthesis. AIAA Journal, 1993, 31(1): 180–188

[15] Park Y S, Lee S H, Park G J. A study of direct vs. approximation methods in structural optimization. Structural Optimization, 1995, 10(1): 64–66

[16] Sepulveda A E, Thomas H. Global optimization using accurate approximations in design synthesis. Structural Optimization, 1996, 12(4): 251–256

[17] Abspoel S J, Etman L F P, Vervoort J, Simulation based optimization of stochastic systems with integer design variables by sequential multipoint linear approximation. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2001, 22(2): 125–139

[18] Shu Y C, Lin M P, Wu K C. Micromagnetic modeling of magnetostrictive materials under intrinsic stress. Mechanics of Materials, 2004, 36(10): 975–997

[19] Zhang J X, Chen L Q. Phase-field microelasticity theory and micromagnetic simulations of domain structures in giant magnetostrictive materials. Acta Materialia, 2005, 53(9): 2845–2855

[20] Cullity B D, Graham C D. Introduction to Magnetic Materials. 2nd ed. Hoboken: Wiley-IEEE Press, 2009

[21] O’Handley R C. Modern Magnetic Materials: Principles and Applications. New York: Wiley, 1999

[22] Baňas L U. Adaptive techniques for Landau-Lifshitz-Gilbert equation with magnetostriction. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2008, 215(2): 304–310 

[23] Gilbert T L. A phenomenological theory of damping in ferromagnetic materials. IEEE Transactions on Magnetics, 2004, 40(6): 3443–3449

[24] Fredkin D R, Koehler T R. Hybrid method for computing demagnetizing fields. IEEE Transactions on Magnetics, 1990, 26(2): 415–417

[25] Szambolics H, Toussaint J C, Buda-Prejbeanu L D, Innovative weak formulation for the Landau-Lifshitz-Gilbert equations. IEEE Transactions on Magnetics, 2008, 44(11): 3153–3156

[26] Liang C Y, Keller S M, Sepulveda A E, Electrical control of a single magnetoelastic domain structure on a clamped piezoelectric thin film—Analysis. Journal of Applied Physics, 2014, 116(12): 123909

[27] Biswas A K, Bandyopadhyay S, Atulasimha J. Complete magnetization reversal in a magnetostrictive nanomagnet with voltage-generated stress: A reliable energy-efficient non-volatile magneto-elastic memory. Applied Physics Letters, 2014, 105(7): 072408

[28] Biswas A K, Bandyopadhyay S, Atulasimha J. Energy-efficient magnetoelastic non-volatile memory. Applied Physics Letters, 2014, 104(23): 232403

[29] Stoner E C, Wohlfarth E P. A mechanism of magnetic hysteresis in heterogeneous alloys. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, 1948, 240(826): 599–642

[30] COMSOL Multiphysics. 2017. Retrieved from 

Rights & permissions

Higher Education Press and Springer-Verlag Berlin Heidelberg