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Smart Structures And Systems

Smart Structures And Systems

SCISCIE

国际简称:SMART STRUCT SYST  参考译名:智能结构和系统

  • 中科院分区

    4区

  • CiteScore分区

    Q2

  • JCR分区

    Q3

基本信息:
ISSN:1738-1584
E-ISSN:1738-1991
是否OA:未开放
是否预警:否
TOP期刊:否
出版信息:
出版地区:SOUTH KOREA
出版商:Techno Press
出版语言:English
出版周期:Quarterly
出版年份:2005
研究方向:工程技术-工程:机械
评价信息:
影响因子:1.4
H-index:38
CiteScore指数:4.7
SJR指数:0.477
SNIP指数:0.587
发文数据:
Gold OA文章占比:0.00%
研究类文章占比:100.00%
年发文量:51
自引率:0.0857...
开源占比:0
出版撤稿占比:
出版国人文章占比:0
OA被引用占比:
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Smart Structures And Systems期刊介绍

An International Journal of Mechatronics, Sensors, Monitoring, Control, Diagnosis, and Management airns at providing a major publication channel for researchers in the general area of smart structures and systems. Typical subjects considered by the journal include:

Sensors/Actuators(Materials/devices/ informatics/networking)

Structural Health Monitoring and Control

Diagnosis/Prognosis

Life Cycle Engineering(planning/design/ maintenance/renewal)

and related areas.

期刊简介Smart Structures And Systems期刊介绍

《Smart Structures And Systems》自2005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SCI、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(2026年6月最新版)Smart Structures And Systems Cite Score数据

  • CiteScore:4.7
  • SJR:0.477
  • SNIP:0.587
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Engineering 小类:Electrical and Electronic Engineering Q2 346 / 1030

66%

大类:Engineering 小类:Control and Systems Engineering Q2 134 / 390

65%

大类:Engineering 小类:Computer Science Applications Q2 397 / 1022

61%

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Smart Structures And Systems 中科院分区

《新锐期刊分区表》(2026年3月发布) 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 4区 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:机械 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 4区 4区 4区
期刊分区表(2025年3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 4区 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:机械 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 4区 4区 4区
期刊分区表(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 3区 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:机械 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 4区 4区 4区
期刊分区表(2022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 3区 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:机械 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 3区 3区 3区
期刊分区表(2021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 4区 ENGINEERING, MECHANICAL 工程:机械 INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION 仪器仪表 ENGINEERING, CIVIL 工程:土木 3区 3区 4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Smart Structures And Systems JCR分区

2025-2026年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q3 136 / 193

29.8

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q4 140 / 184

24.2

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q4 61 / 81

25.3

学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q2 95 / 193

51.04

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q3 100 / 184

45.92

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q3 49 / 81

40.12

2024-2025年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q2 88 / 184

52.4

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q2 85 / 182

53.6

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q3 40 / 79

50

学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q2 77 / 185

58.65

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q2 78 / 184

57.88

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q2 39 / 79

51.27

2023-2024年最新版
按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q2 83 / 181

54.4

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q2 82 / 180

54.7

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q2 38 / 76

50.7

学科:ENGINEERING, CIVIL SCIE Q2 47 / 181

74.31

学科:ENGINEERING, MECHANICAL SCIE Q1 45 / 180

75.28

学科:INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION SCIE Q2 22 / 76

71.71

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

国家/地区发文量统计
  • 国家/地区数量
  • CHINA MAINLAND145
  • Iran84
  • USA40
  • South Korea39
  • Vietnam27
  • Saudi Arabia23
  • India17
  • Algeria15
  • Australia13
  • Italy13

本刊中国学者近年发表论文

  • 1、Damage detection of steel tube with spherical joints using ultrasonic guided wav

    Author: Xu, Xian; Zhang, Yi; Shu, Tingting; Luo, Yaozhi

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2026; Vol. 37, Issue 1, pp. 103-118. DOI: 10.12989/sss.2026.37.1.103

  • 2、Predicting the mechanical properties of high-performance concrete implementing boosting models integrated with metaheuristic algorithm

    Author: Wang, Fangxiu; Zhao, Jiemei

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 34, Issue 6, pp. 377-406. DOI: 10.12989/sss.2024.34.6.377

  • 3、Effect of uneven thickness of adhesive layer on EMI metho

    Author: Hao, Rui; Wang, Yuanfan; Bao, Yu; Shi, Guoquan

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 34, Issue 6, pp. 407-414. DOI: 10.12989/sss.2024.34.6.407

  • 4、A performance assessment on the implementation of machine learning techniques for prediction of cohesion in fiber reinforced sandy soi

    Author: Song, Jun; Yan, Gongxing; Aslzadh, F. Mirza; Ghoniem, Rania M.; Alnutayfat, Abdullah; Bouallegue, B.; Escorcia-Gutierrez, J

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 35, Issue 4, pp. 221-234. DOI: 10.12989/sss.2025.35.4.221

  • 5、Carbon nanotube cementitious composites model with pore conductivity for ship-bridge collision monitorin

    Author: Guo, Jian; Cui, Yuhao; Hu, Shan

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 35, Issue 4, pp. 209-220. DOI: 10.12989/sss.2025.35.4.209

  • 6、Compensatory evaluation of frequency evaluation metrics based on empirical mode decompositio

    Author: Xu, Weijie; Meng, Xiangjin; Guo, Tong; Peng, Changle; Chen, Cheng

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 35, Issue 4, pp. 177-194. DOI: 10.12989/sss.2025.35.4.177

  • 7、Lightweight deep learning-based automated concrete surface inspection: Crack classification and pixel-level segmentatio

    Author: Yang, Dong; Cai, Yuan-Yuan; Xu, En-Dian; Zhang, Jing; Yuan, Ye; Wang, Yan-Jia

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 35, Issue 3, pp. 163-175. DOI: 10.12989/sss.2025.35.3.163

  • 8、Binary information enhancement network for efficient steel defects detection and classificatio

    Author: Wu, Lijun; Chen, Qingqi; Su, Jingxuan; Chen, Zhicong; Cheng, Shuying

    Journal: SMART STRUCTURES AND SYSTEMS. 2025; Vol. 35, Issue 3, pp. 153-162. DOI: 10.12989/sss.2025.35.3.153

投稿常见问题

通讯方式:TECHNO-PRESS, PO BOX 33, YUSEONG, DAEJEON, SOUTH KOREA, 305-600。