《數字工程》是一份經過同行評審的跨學科、跨領域國際期刊，致力於推動數字工程的發展。該期刊的使命是提供一個包容、開放、多元的平台，分享推動各類工程學科數位化轉型的突破性成果。
基本介紹
- 中文名：數字工程
- 外文名：Digital Engineering
- 語種：英語
- 類別：英文國際工程類理論和套用期刊
- 主管單位：Elsevier
- 主辦單位：Elsevier
- 編輯單位：北京航空航天大學
- 創刊時間：2024年3月1日
- 出版周期：季刊（三月一期）
- 國際刊號：ISSN 2950-550X
- 郵發代號：無
- 定價：0 元
辦刊背景, 編輯部設定,刊文範圍,首期內容(2024年),
辦刊背景
數字工程的演變代表了計算機、軟體、人工智慧等技術的變遷。隨著技術的進步，數字工程從最初的數字文檔階段（數字工程1.0）逐步發展到包含建模和仿真（數字工程2.0）、物聯網和虛擬技術（數字工程3.0）、大數據分析和人工智慧（數字工程4.0）以及現階段的系統最佳化和數字生態系統（數字工程5.0）。在這一背景下，各國相繼出台了推動數位化進程的政策。例如，德國的“工業4.0”計畫，美國國防部的“數字工程戰略”，中國的“數字中國建設整體布局規劃”，以及英國和日本的國家數字戰略。這些政策不僅推動了生產和生活方式的變革，也促進了社會的整體進步。鑒於近年來數字工程出版物的顯著增長，Elsevier出版社推出了《數字工程》期刊，涵蓋了數字工程的研究和套用等前沿話題。
編輯部設定
《數字工程》期刊的主編由北京航空航天大學陶飛教授擔任，處理編輯由北京航空航天大學易黎副教授和魏宇鵬副教授擔任。編委會成員包括十三名來自多個國家的知名專家學者，其中八名學者是來自德國、法國和新加坡的國家科學或工程院院士，以及來自國際學術組織（如IEEE、ASME、CIRP等）的Fellow。期刊編委會的專業領域涵蓋了製造、能源、醫學、運籌學和經濟等多個領域，確保了對數字工程的全面和多學科的研究。
刊文範圍
《數字工程》的目標是發表最新的研究成果，旨在推進數字工程研究的前沿，並推動數字工程在廣泛領域的創新套用。其範圍包括但不限於以下領域：
1. 數字製造：包括生成設計、智慧型製造、智慧型設備、智慧型供應鏈、自動化系統、機器人、大數據分析等。
2. 數字城市：涵蓋智慧城市計畫、城市規劃和管理、通信技術、智慧建築、數字旅遊等。
3. 數字航空/航天：涉及航天設備、智慧型衛星、數字飛行測試、虛擬培訓、航班調度、衛星網路最佳化、空間數據分析等。
4. 數字能源：討論能源網路、可再生能源來源、智慧型核電系統、智慧型電網、碳排放控制、能源存儲技術等。
5. 數字醫療/醫學：探索AI支持的診斷、數字人、個性化醫療、遠程手術、智慧型疫情防控、健康管理、生物信息學、健康數據分析等。
6. 數字經濟：研究共享經濟、數字貨幣、數字教育、智慧型服務、智慧農業、工業數位化、消費者數據分析等。
7. 數字交通：探討電動車、智慧型交通系統、智慧型鐵路、數字船舶、數字物流系統、車路網路集成、自動駕駛等。
8. 數字材料：研究AI支持的材料設計、數字功能驗證、材料建模、數字超材料、分子動力學模擬、納米技術等。
《數字工程》期刊歡迎原創的高質量研究文章、短篇通訊和綜述文章的投稿，涵蓋上述及其他相關領域。
首期內容(2024年)
《Digital Engineering》首期共出版一篇創刊詞和五篇論文，每篇論文以不同的方式闡述了數字工程在各自領域的重要性。全部論文均為開放獲取，可免費下載閱讀：
01創刊詞：Inaugural issue: Welcome to Digital Engineering
02數字工程 發展現狀綜述：Digital Engineering: State-of-the-art and perspectives
03數字經濟 企業數位化轉型成熟度評估框架：Digital transformation maturity assessment framework for large infrastructure asset owners
04 數字城市 建築施工中的動作捕捉系統綜述：Predictive health analysis in industry 5.0: A scientometric and systematic review of Motion Capture in construction
05數字製造 機器學習在人機協作環境中的疲勞監測方法綜述：Machine learning assisted human fatigue detection, monitoring, and recovery: A Review
06數字能源 數字孿生驅動的風力發電機系統故障診斷：A transferable diagnosis method with incipient fault detection for a digital twin of wind turbine
