机械工程论文文献计量法:机械性能演化关键词共现分析

该论文运用文献计量法，聚焦机械工程领域机械性能演化相关研究，通过关键词共现分析展开探讨，此方法旨在梳理该领域研究脉络，挖掘关键信息，借助对关键词共现情况的分析，能清晰呈现不同关键词间的关联，进而揭示机械性能演化研究方向、热点及潜在趋势，为后续研究提供参考，助力机械工程领域在该方向上深入探索与创新发展 。

机械性能演化关键词共现分析

机械工程领域的研究热点随技术发展持续演变,机械性能作为核心研究方向，其演化路径可通过文献计量法中的关键词共现分析揭示，共现分析通过统计高频关键词在文献中的共现关系，构建学科知识网络，识别研究主题的关联强度与发展趋势，本文结合机械工程领域文献数据，系统阐述机械性能演化关键词共现分析的方法与实践。

共现分析的理论基础

共现分析基于以下假设：

1. 关键词代表性：作者选择的关键词能反映研究核心内容；
2. 共现关联性：同一文献中多次共现的关键词存在内在联系；
3. 学科意义：高频共现词对代表领域研究重点；
4. 术语可靠性：规范化的关键词是科学概念的可信指标。

通过统计关键词对在文献中的共现频次,可构建共词矩阵，进而通过聚类分析、社会网络分析等方法揭示学科结构与演化趋势，若“增材制造”与“机械性能优化”频繁共现，可能暗示该领域存在技术融合的创新点。

机械性能演化关键词共现分析方法

数据采集与预处理

• 数据来源：
  • 中文文献：中国知网（CNKI）、万方数据等；
  • 英文文献：Web of Science（WOS）、Scopus等。
• 检索策略：
  • 主题词：机械性能、增材制造、3D打印、材料力学、疲劳测试等；
  • 时间范围：2015—2025年（聚焦近十年研究动态）；
  • 文献类型：期刊论文、会议论文、学位论文。
• 数据清洗：
  • 去除重复文献、非机械工程领域文献；
  • 统一关键词表述（如“3D打印”与“增材制造”合并）；
  • 筛选高频关键词（如频次≥10次）。

共现矩阵构建

• 统计方法：
  • 计算每对关键词在文献中的共现频次,形成对称共现矩阵；
  • 标准化处理：采用包容指数法（Jaccard指数）消除词频差异影响，公式为：
    [ J(A,B) = \frac{N(A \cap B)}{N(A) + N(B) - N(A \cap B)} ]
    (N(A \cap B))为关键词A与B的共现文献数，(N(A))和(N(B))为各自出现文献数。
• 示例矩阵（部分）：
  | 关键词 | 增材制造 | 机械性能 | 疲劳测试 | 3D打印 |
  |--------------|----------|----------|----------|--------|
  | 增材制造 | - | 45 | 28 | 62 |
  | 机械性能 | 45 | - | 33 | 51 |
  | 疲劳测试 | 28 | 33 | - | 19 |
  | 3D打印 | 62 | 51 | 19 | - |

共现网络可视化与聚类分析

• 可视化工具：
  • VOSviewer、CiteSpace、Gephi等；
  • 节点大小代表关键词频次,连线粗细代表共现强度。
• 聚类方法：
  • 层次聚类：通过距离算法（如Ward法）将共现强度高的关键词聚为同一类团；
  • 模块化分析：利用Louvain算法识别网络中的紧密子群，揭示研究子领域。
• 示例结果：
  • 类团1（增材制造与机械性能）：包含“增材制造”“3D打印”“机械性能优化”“材料力学”等关键词，反映增材制造技术对机械性能的影响研究；
  • 类团2（疲劳测试与耐久性）：包含“疲劳测试”“断裂力学”“耐久性设计”等关键词，聚焦机械部件的寿命评估。

战略坐标图分析

战略坐标图以向心度（Centrality）为横轴、密度（Density）为纵轴，划分四个象限：

• 第一象限（核心驱动领域）：高向心度、高密度，如“增材制造与机械性能优化”，代表领域内紧密关联的核心研究方向；
• 第二象限（潜在增长领域）：高向心度、低密度，如“生物3D打印与机械适配性”，可能成为未来突破点；
• 第三象限（边缘领域）：低向心度、低密度，如“传统加工工艺优化”，研究热度较低；
• 第四象限（成熟领域）：低向心度、高密度，如“经典材料力学”，研究已趋饱和。

机械性能演化关键词共现分析实践

增材制造领域机械性能研究

• 关键词共现：
  • “增材制造”与“机械性能优化”共现频次最高（62次），其次为“3D打印”与“材料力学”（51次）；
  • 新兴共现对：“生物3D打印”与“组织工程支架机械性能”（19次），反映跨学科融合趋势。
• 研究演化：
  • 2015—2018年：聚焦金属3D打印的机械性能提升（如SLM技术）；
  • 2019—2022年：转向多材料复合打印的力学适配性研究；
  • 2023—2025年：生物3D打印支架的机械-生物功能协同设计成为热点。

传统机械部件性能研究

• 关键词共现：
  • “疲劳测试”与“断裂力学”共现频次33次，反映机械部件寿命评估的持续关注；
  • “耐久性设计”与“超载分析”共现频次28次，体现工程应用中的实际需求。
• 研究演化：
  • 2015—2018年：高强度钢的疲劳性能优化；
  • 2019—2022年：复合材料部件的耐久性设计；
  • 2023—2025年：智能监测技术（如传感器集成）在机械性能评估中的应用。

通过关键词共现分析,机械性能研究呈现以下趋势：

1. 技术融合：增材制造与机械性能优化的结合成为核心领域；
2. 跨学科延伸：生物3D打印、智能监测等新兴方向潜力显著；
3. 应用导向：耐久性设计、超载分析等工程实际问题持续受关注。

未来研究可进一步结合：

• 语义分析：利用NLP技术提取关键词的深层语义关联；
• 时间序列分析：追踪关键词共现强度的动态变化，预测研究前沿；
• 国际比较：对比中美欧等地区的研究热点，识别合作与竞争领域。

文献计量法为机械性能研究提供了量化视角,有助于研究者把握学科脉络，优化研究布局。