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Structural And Multidisciplinary Optimization

Structural And Multidisciplinary OptimizationSCIE

国际简称:STRUCT MULTIDISCIP O  参考译名:结构和多学科优化

  • 中科院分区

    2区

  • CiteScore分区

    Q1

  • JCR分区

    Q1

基本信息:
ISSN:1615-147X
E-ISSN:1615-1488
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:是
出版信息:
出版地区:GERMANY
出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版语言:English
出版周期:Monthly
出版年份:1989
研究方向:工程技术-工程:综合
评价信息:
影响因子:3.6
H-index:97
CiteScore指数:7.6
SJR指数:1.181
SNIP指数:1.363
发文数据:
Gold OA文章占比:18.06%
研究类文章占比:98.42%
年发文量:253
自引率:0.1538...
开源占比:0.1431
出版撤稿占比:0
出版国人文章占比:0.34
OA被引用占比:0.0686...
英文简介 期刊介绍 CiteScore数据 中科院SCI分区 JCR分区 发文数据 常见问题

英文简介Structural And Multidisciplinary Optimization期刊介绍

The journal’s scope ranges from mathematical foundations of the field to algorithm and software development, and from benchmark examples to case studies of practical applications in structural, aero-space, mechanical, civil, chemical, naval and bio-engineering.

Fields such as computer-aided design and manufacturing, uncertainty quantification, artificial intelligence, system identification and modeling, inverse processes, computer simulation, bio-mechanics, bio-medical applications, nano-technology, MEMS, optics, chemical processes, computational biology, meta-modeling, DOE and active control of structures are covered when the topic is closely related to the optimization of structures or fluids.

Structural and Multidisciplinary Optimization publishes original research papers, review articles, industrial applications, brief notes, educational articles, book reviews, conference diary, forum section, discussions on papers, authors´ replies, obituaries, announcements and society news.

期刊简介Structural And Multidisciplinary Optimization期刊介绍

《Structural And Multidisciplinary Optimization》自1989出版以来,是一本工程技术优秀杂志。致力于发表原创科学研究结果,并为工程技术各个领域的原创研究提供一个展示平台,以促进工程技术领域的的进步。该刊鼓励先进的、清晰的阐述,从广泛的视角提供当前感兴趣的研究主题的新见解,或审查多年来某个重要领域的所有重要发展。该期刊特色在于及时报道工程技术领域的最新进展和新发现新突破等。该刊近一年未被列入预警期刊名单,目前已被权威数据库SCIE收录,得到了广泛的认可。

该期刊投稿重要关注点:

Cite Score数据(2024年最新版)Structural And Multidisciplinary Optimization Cite Score数据

  • CiteScore:7.6
  • SJR:1.181
  • SNIP:1.363
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Mathematics 小类:Control and Optimization Q1 13 / 130

90%

大类:Mathematics 小类:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q1 14 / 106

87%

大类:Mathematics 小类:Control and Systems Engineering Q1 65 / 321

79%

大类:Mathematics 小类:Computer Science Applications Q1 174 / 817

78%

大类:Mathematics 小类:Software Q1 94 / 407

77%

CiteScore 是由Elsevier(爱思唯尔)推出的另一种评价期刊影响力的文献计量指标。反映出一家期刊近期发表论文的年篇均引用次数。CiteScore以Scopus数据库中收集的引文为基础,针对的是前四年发表的论文的引文。CiteScore的意义在于,它可以为学术界提供一种新的、更全面、更客观地评价期刊影响力的方法,而不仅仅是通过影响因子(IF)这一单一指标来评价。

历年Cite Score趋势图

中科院SCI分区Structural And Multidisciplinary Optimization 中科院分区

中科院 2023年12月升级版 综述期刊:否 Top期刊:否
大类学科 分区 小类学科 分区
工程技术 2区 MECHANICS 力学 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY 工程:综合 2区 3区 3区

中科院分区表 是以客观数据为基础,运用科学计量学方法对国际、国内学术期刊依据影响力进行等级划分的期刊评价标准。它为我国科研、教育机构的管理人员、科研工作者提供了一份评价国际学术期刊影响力的参考数据,得到了全国各地高校、科研机构的广泛认可。

中科院分区表 将所有期刊按照一定指标划分为1区、2区、3区、4区四个层次,类似于“优、良、及格”等。最开始,这个分区只是为了方便图书管理及图书情报领域的研究和期刊评估。之后中科院分区逐步发展成为了一种评价学术期刊质量的重要工具。

历年中科院分区趋势图

JCR分区Structural And Multidisciplinary Optimization JCR分区

2023-2024 年最新版
按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 56 / 169

67.2%

学科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 31 / 179

83%

学科:MECHANICS SCIE Q1 34 / 170

80.3%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 52 / 169

69.53%

学科:ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY SCIE Q1 36 / 180

80.28%

学科:MECHANICS SCIE Q1 39 / 170

77.35%

JCR分区的优势在于它可以帮助读者对学术文献质量进行评估。不同学科的文章引用量可能存在较大的差异,此时单独依靠影响因子(IF)评价期刊的质量可能是存在一定问题的。因此,JCR将期刊按照学科门类和影响因子分为不同的分区,这样读者可以根据自己的研究领域和需求选择合适的期刊。

历年影响因子趋势图

发文数据

2023-2024 年国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND437
  • USA186
  • South Korea68
  • England50
  • Brazil45
  • Japan45
  • Denmark43
  • GERMANY (FED REP GER)39
  • France32
  • Iran31

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Experimental verification: a multi-objective optimization method for inversion technology of hydrodynamic journal bearings

    Author: Zhang, Jingjun; Lu, Liming; Zheng, Zhiyi; Tong, Haiyang; Huang, Xuanjun

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03470-z

  • 2、A 168-line MATLAB code for topology optimization with the adaptive bubble method (ABM)

    Author: Yu, Daoyuan; Cai, Shouyu; Gao, Tong; Zhang, Weihong

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03403-w

  • 3、Simultaneous reliability and reliability-sensitivity analyses based on the information-reuse of sparse grid numerical integration

    Author: Xu, Jun; Hao, Limin; Mao, Jian-feng; Yu, Zhi-wu

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03444-1

  • 4、Adaptive kriging model-based structural reliability analysis under interval uncertainty with incomplete data

    Author: Wu, Peng; Li, Yunlong

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03474-9

  • 5、Simultaneous optimization of part and support for heat dissipation in additive manufacturing

    Author: Wang, Cunfu; Qian, Xiaoping

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03466-9

  • 6、Structural topology optimization considering both manufacturability and manufacturing uncertainties

    Author: Wang, Chao; Xu, Bin; Duan, Zunyi; Rong, Jianhua

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03458-9

  • 7、A comprehensive review of digital twin-part 2: roles of uncertainty quantification and optimization, a battery digital twin, and perspectives

    Author: Thelen, Adam; Zhang, Xiaoge; Fink, Olga; Lu, Yan; Ghosh, Sayan; Youn, Byeng D.; Todd, Michael D.; Mahadevan, Sankaran; Hu, Chao; Hu, Zhen

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03410-x

  • 8、Matching of multiple aerodynamic parameters for railway train/tunnel systems to ensure critical airtightness performance of high-speed trains

    Author: Niu, Jiqiang; Lv, Dazhou; Li, Rui; Zhou, Dan; Wang, Yueming; Yang, Xufeng

    Journal: STRUCTURAL AND MULTIDISCIPLINARY OPTIMIZATION. 2023; Vol. 66, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1007/s00158-022-03462-z

投稿常见问题

通讯方式:SPRINGER, 233 SPRING ST, NEW YORK, USA, NY, 10013。