生化环材 · 期刊档案
Materials & Design
《Materials & Design》收录于 SCIE、Scopus、EI Compendex等，影响因子 7.9，JCR 分区 Q1（材料科学：综合）。发表高质量、多学科的材料科学研究，专注于探索无机和有机材料的结构、性能与加工之间的关联，并融合材料科学、工程学、物理、化学及人工智能等新兴领域
期刊基础信息
字段来自该刊公开出版信息与公开的投稿经验分享（后者已在行内标注来源性质）；无法回溯的字段不收录，缺项直接不列
| 出版方 | Elsevier B.V.（荷兰） |
|---|---|
| ISSN | 0264-1275（印刷版） | 1873-4197（电子版） |
| 收录数据库 | SCIE、Scopus、EI Compendex等 |
| 影响因子 | 7.9 |
| JCR 分区 | Q1（材料科学：综合） |
| 中科院分区 | 大类学科工程技术2区，小类学科材料科学：综合2区，Top期刊 |
| 出版周期 | 双月刊 |
| 学科领域 | 材料科学、工程学、机械工程 |
| 收稿类型 | 原创研究论文、综述文章、短篇通讯 |
这些字段是这页最耐放的部分——出版方、ISSN、收录数据库、分区与审稿周期不会因为某个专题过期而失效。 但它们同样会随时间调整：影响因子每年更新，分区可能升降，审稿周期以编辑部当年的实际处理速度为准。 投稿前请回到期刊官网核对一遍，本页只做索引，不做背书。
历年专题归档
历史归档记录，按投稿截止日期倒序；不代表当前收稿状态，是否仍可投稿以期刊官网公告为准
人工智能（AI）与材料科学的交叉专题
本期特刊旨在探索人工智能（AI）与材料科学的交叉领域，重点关注AI如何变革材料的设计、表征与模拟，以推动该领域的突破性发展。征稿核心在于展示AI/ML方法在利用大数据、揭示复杂模式及高效探索广阔材料成分与构型空间方面的独特能力，并鼓励涵盖实验表征、数值建模、工程设计与技术应用这四大节点协同作用的研究
收稿方向与投稿要求
以下为该刊自行公布的收稿取向与写作要求原文要点，未作改写
用于预测性按需设计材料（如高熵合金）的AI；通过深度学习进行生成式设计与拓扑优化
AI驱动的智能材料开发；用于技术创新的AI驱动材料选择；针对特定应用优化材料性能的ML
基于位置数据可视化的材料性能关联分析；用于微结构表征及关键特征识别的AI；用于不确定性量化的AI；超越分析极限的ML表征（如纳米压痕过程中的相变）
用于材料性能预测的监督学习技术；多尺度材料建模中的AI；用于快速性能评估的降阶建模；考虑不确定性的AI概率方法
怎么用这一页
信息会随时间变化，投稿前请以期刊官网最新说明为准
本页记录的是公开可查的期刊事实与历史专题方向，不构成投稿建议，也不代表该刊当前的收稿状态。 专题条目按发布时的公开信息保留，本站不维护它们的收稿状态，也不提供截止提醒。 要判断一个方向现在是否还收稿，唯一可靠的做法是打开该刊官网的专题页面自行确认。
读专题归档时，看重复出现的模式而不是看单条：同一议题被反复组稿，通常说明编委会长期关注它； 只出现过一次的方向，可能只是某位客座编辑的临时组稿，不代表刊物的常规取向。 而是否值得投，还取决于你的研究问题与该方向的契合度、数据是否已经就绪、 以及剩余时间能否支撑一轮完整的写作与内部审阅，这些都要结合稿件现状单独评估。
督字诀与任何期刊均无合作或代投关系，不提供代写、代发服务，不承诺录用、见刊或固定审稿周期。 如需结合稿件现状判断刊物匹配度，可拨打 17762446702（匡老师） 先做学术测评。