MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
时间:
简称:MECH SYST SIGNAL PR
大类:工程技术
小类:工程:机械
ISSN:0888-3270
ESSN:1096-1216
IF值:8.9
出版地:ENGLAND
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杂志简介

《机械系统与信号处理》(MSSP)是机械、航天和土木工程领域的一本跨学科期刊,旨在报告传感、仪表、信号处理、建模和控制动态系统等新技术所带来的最高质量的科学进步。MSSP论文有望对工程知识做出可证明的原始贡献,这在现有方法的进步方面应具有重要意义。特别寻求的是包括理论和实验方面的论文,或者包括与实际应用高度相关的理论材料。MSSP是该领域的领导者,其研究领域包括:1、启动、感应和控制?振动和噪音控制?行波?智能材料系统?压电?适应能力?集成系统2、测量与信号处理?理解机械系统的信号处理?全场振动/声学测量?大数据问题3、非线性?非线性振动问题?非线性正常模式?能量收集4、旋转机械、机械诊断和SHM?诊断和预测?转子动力学?转子裂纹?轴承和齿轮5、不确定性的量化?概率、间隔和模糊分析?可靠性和鲁棒性?贝叶斯方法6、振动、模态分析和结构?结构建模与识别?反问题?运行模式分析?环境振动测试提交给MSSP的文件应在附信中明确说明工作的原始科学贡献。这也应在摘要中简要说明,并在引言中加以扩展。此外,在导言中,重要的是要清楚地定义用所有条件和假设来处理的具体问题,并将贡献与历史文献(通常按时间顺序排列)和艺术现状联系起来。应尽可能对最新技术进行总结和分类,但不应仅列出文件。引入新方法或方法的具体原因应在现有技术的基础上变得明确。应清楚详细地说明所提出方法相对于已建立技术的任何优势,包括尽可能进行的比较试验和实验证据。MSSP旨在保持高标准的书面英语,作者有责任确保该语言是可理解的。不这样做可能会导致你的论文被拒。具有机器学习或信号处理内容的论文作者应参阅有关这些主题的MSSP指南:http://media.journals.elsevier.com/content/files/machine-learning-04180327.pdfhttps://www.elsevier.com//uuuu data/promis_misc/signalprocessing.pdf

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