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Computational Materials Science是材料科学领域的一本优秀期刊。由Elsevier出版社出版。该期刊主要发表材料科学领域的原创性研究成果。创刊于1992年,该期刊主要刊载工程技术-材料科学:综合及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展,更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准,确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外,该刊同时被SCIE数据库收录,并被划分为中科院SCI3区期刊,它始终坚持创新,不断专注于发布高度有价值的研究成果,不断推动材料科学领域的进步。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
材料科学 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
材料科学 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
材料科学 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
材料科学 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
材料科学 | 3区 | MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY 材料科学:综合 | 3区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 208 / 438 |
52.6% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q2 | 201 / 438 |
54.22% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Mathematics 小类:Computational Mathematics | Q1 | 23 / 189 |
88% |
大类:Mathematics 小类:General Physics and Astronomy | Q1 | 46 / 243 |
81% |
大类:Mathematics 小类:General Computer Science | Q1 | 46 / 232 |
80% |
大类:Mathematics 小类:Mechanics of Materials | Q1 | 87 / 398 |
78% |
大类:Mathematics 小类:General Chemistry | Q2 | 103 / 408 |
74% |
大类:Mathematics 小类:General Materials Science | Q2 | 127 / 463 |
72% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 757 | 596 | 571 | 554 | 736 | 606 | 629 | 882 | 596 | 611 |
国家/地区 | 数量 |
CHINA MAINLAND | 853 |
USA | 449 |
GERMANY (FED REP GER) | 125 |
India | 95 |
France | 84 |
Japan | 78 |
Iran | 73 |
England | 70 |
Russia | 70 |
Australia | 48 |
机构 | 数量 |
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 110 |
UNITED STATES DEPARTMENT OF ENERGY (DOE) | 87 |
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 52 |
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM (IIT SYSTEM) | 48 |
TSINGHUA UNIVERSITY | 34 |
UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY BEIJING | 34 |
XI'AN JIAOTONG UNIVERSITY | 33 |
DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY | 31 |
NORTHWESTERN POLYTECHNICAL UNIVERSITY | 30 |
RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES | 30 |
文章名称 | 引用次数 |
Matminer: An open source toolkit for materials data mining | 69 |
DAMASK - The Dusseldorf Advanced Material Simulation Kit for modeling multi-physics crystal plasticity, thermal, and damage phenomena from the single crystal up to the component scale | 53 |
Accelerating high-throughput searches for new alloys with active learning of interatomic potentials | 42 |
Deep learning approaches for mining structure-property linkages in high contrast composites from simulation datasets | 32 |
Three-dimensional modeling of the microstructure evolution during metal additive manufacturing | 29 |
Electronic and magnetic properties of single-layer boron phosphide associated with materials processing defects | 25 |
Heat and fluid flow in additive manufacturing-Part I: Modeling of powder bed fusion | 24 |
Predicting the thermodynamic stability of perovskite oxides using machine learning models | 23 |
A data-driven statistical model for predicting the critical temperature of a superconductor | 23 |
Improving direct physical properties prediction of heterogeneous materials from imaging data via convolutional neural network and a morphology-aware generative model | 21 |
SCIE
CiteScore 2
SCIE
影响因子 15.3
CiteScore 21.9
SCIE
CiteScore 0.1
SCIE
CiteScore 10.3
SCIE
影响因子 0.8
CiteScore 1.3
SCIE
影响因子 14.8
CiteScore 13.8
SCIE
SCIE
影响因子 0.6
CiteScore 1.4
SCIE
影响因子 1.7
SCIE
影响因子 12.6
CiteScore 17.8
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