生化环材 · 期刊档案
Advanced Manufacturing: Polymer & Composites Science
《Advanced Manufacturing: Polymer & Composites Science》收录于 ESCI（Emerging Sources Citation Index）、Scopus、Web of Science、DOAJ，影响因子 1.8（2024年JCR发布，2年影响因子），出版周期为季刊（Quarterly），每年4期。全开放获取（Open Access）国际期刊，专注于发表结构聚合物基复合材料和多功能材料先进与自动化制造挑战的同行评审研究文章，欢迎涵盖航空航天、汽车、能源、电子、国防和医疗保健领域改进设计与制造的最新研究进展，包括将先进材料集成到系统中的方法开发，以及创新制造和装配流程中的成本降低和/或经济影响，也欢迎描述开发工具或模型以量化制造环境方面的稿件，要求涉及先进复合材料及其性能的稿件必须包含强有力的创新制造发展内容
期刊基础信息
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| 出版方 | Taylor & Francis Group（英国） |
|---|---|
| ISSN | 2055-0340（印刷版）| 2055-0359（电子版） |
| 收录数据库 | ESCI（Emerging Sources Citation Index）、Scopus、Web of Science、DOAJ |
| 影响因子 | 1.8（2024年JCR发布，2年影响因子） |
| 5 年影响因子 | 1.8 |
| CiteScore | 2.9 |
| JCR 分区 | Q2（电子与电气工程领域、技术创新管理领域、聚合物与塑料领域均为Q2） |
| h 指数 | 27 |
| SJR | 0.527 |
| 出版周期 | 季刊（Quarterly），每年4期 |
| 创刊时间 | 2015 年 |
| 审稿周期 | 平均16周（约4个月，从投稿到在线发表），采用匿名同行评审（Anonymous peer review） |
| 学科领域 | 电子与电气工程、技术创新管理、聚合物与塑料、材料科学、先进制造、复合材料 |
| 收稿类型 | 原创研究论文、研究笔记 |
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数据驱动方法在复合材料中的应用专题
应用卷积神经网络、生成模型、多层感知机、神经算子等机器学习框架，来表征和预测复合材料的力学性能、变形行为、失效过程及固化行为
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