Journal of Manufacturing Processes

SCI期刊
Journal of Manufacturing Processes
中文名称:
制造工艺杂志
期刊缩写:
J. Manuf. Processes
影响因子:
6.1
ISSN:
print: 1526-6125
研究领域:
ENGINEERING, MANUFACTURING
h-index:
39
自引率:
11.30%
Gold OA文章占比:
11.09%
原创研究文献占比:
95.89%
SCI收录类型:
Science Citation Index Expanded (SCIE) || Scopus (CiteScore)
期刊介绍英文:
The aim of the Journal of Manufacturing Processes (JMP) is to exchange current and future directions of manufacturing processes research, development and implementation, and to publish archival scholarly literature with a view to advancing state-of-the-art manufacturing processes and encouraging innovation for developing new and efficient processes. The journal will also publish from other research communities for rapid communication of innovative new concepts. Special-topic issues on emerging technologies and invited papers will also be published.
期刊介绍中文:
Journal of Manufacturing Processes (JMP) 的目的是交流制造工艺研究、开发和实施的当前和未来方向,并出版档案学术文献,以推进最先进的制造工艺并鼓励创新用于开发新的高效流程。该期刊还将发表其他研究团体的文章,以快速交流创新的新概念。还将出版有关新兴技术的特刊和特邀论文。
CiteScore:
CiteScoreSJRSNIPCiteScore排名
10.21.3901.928
学科
排名
百分位
大类:Decision Sciences
小类:Management Science and Operations Research
18 / 207
91%
大类:Engineering
小类:Industrial and Manufacturing Engineering
41 / 384
89%
大类:Business, Management and Accounting
小类:Strategy and Management
58 / 478
87%
发文信息
中科院SCI期刊分区
大类 小类 TOP期刊 综述期刊
1区 工程技术
2区 工程:制造 ENGINEERING, MANUFACTURING
WOS期刊分区
学科分类
Q1ENGINEERING, MANUFACTURING
历年影响因子
2015年1.7710
2016年2.3220
2017年2.8090
2018年3.4620
2019年4.0860
2020年5.0100
2021年5.6840
2022年6.2000
2023年6.1000
历年发表
2012年61
2013年78
2014年56
2015年124
2016年137
2017年283
2018年410
2019年496
2020年736
2021年816
2022年833
投稿信息
出版语言:
English
出版国家(地区):
UNITED STATES
接受率:
22%
初审时长:
5 weeks
审稿时长:
50 days
发表时长:
2 weeks
论文处理费:
$3300
出版商:
Elsevier BV
编辑部地址:
THE BOULEVARD, LANGFORD LANE, KIDLINGTON, OXFORD, ENGLAND, OXON, OX5 1GB

Journal of Manufacturing Processes - 最新文献

Interface optimization design and bonding mechanism of friction rolling additive manufactured aluminum/steel dissimilar metal

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A review on physics-informed machine learning for process-structure-property modeling in additive manufacturing

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Silicon-via (Si-via) hole metrology and inspection by grayfield edge diffractometry

Pub Date : 2024-11-30 DOI: 10.1016/j.jmapro.2024.11.086 Kuan Lu , Byunggi Kim , Masahiro Nomura , Jiyong Park , ChaBum Lee
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