第03回英文輪読
'酢谷'訳
'伊藤（雅）'訳
'伊藤（孝）'訳
表面の高さの分布を描写する方法の必要性は振幅密度関数を定義することによって満たされる。その値は、任意の高さzに対して、平均線より上の高さzで表面上の点を見つける確率に比例する。図2.6に示すように、量p(z)は、平均線より上のzとの間の高さにある表面プロファイルの割合である。
'犬飼'訳
振れ幅密度曲線の形状はその歪みによって説明される。歪みは非対称の基準を与える。ギリシャ語のこぶから由来される尖度は分布曲線の先端の鋭さの基準である。歪みは式2.5または式2.6で定義される。Rskの値は中心線からのかなりの高さによって影響を及ぼされる。そして負にも正にもなりうる。中心線の周囲の高さの対称分布はゼロの歪みという結果になるだろう。グラフの最高点や比較的浅い谷はプラスの歪みを引き起こす。しかし表面の高さの大半は中心線の下方に位置する。少し油をさす ベアリングとして使われた多孔質のブロンズブッシュの表面(9.2.3章でも説明したように)油を保持する小さく深い穴を含むだろう。そしてRskの負の値を示すだろう。
'今井'訳
尖度(せんど)（Rku）は、定義される、式2.7、または式2.8によって。 歪度(いびつど)とは異なり、尖度の値は、プロファイルの山と谷を区別しません。 Rkuは常に正です、高さ情報が偶数（4分の1）乗されるため。 歪度と尖度の両方は、簡単に計算できる、表面プロファイルから。 ガウス（正規）確率分布の歪度値はゼロで、尖度は3.0です。
'工藤'訳
尖度の値が3.0より大きい場合は、広く平坦な分布曲線であることを示す。 (とがった "表面 "に関連していると言えるかもしれません）、一方、尖度が低いほど、分布の峰が狭いことを意味します。（「でこぼこした」表面と表現されるかもしれない）。 多くの表面、特に意図的な機械加工ではなく、摩耗プロセスから生じる表面は、ガウス分布に近い高さ分布を持っています。しかし、加工プロセスと材料の組み合わせによっては 著しく非ガウス的な分布になることがある。
'小林'訳
もう一つの関数はしばしばトライボロジーの研究に用いられ、振幅密度関数に綿密に関係しており、その関数とはベアリング比率曲線（またはアボットファイアストーン曲線）である、これは平均線に対する指定された高さより上の、表面上の点の割合を表している。この関数は以下のように理解することが出来る、直線を想起し、理想的で滑らかな平面の形状を表し、調査中の表面の形状に向かってゆっくりと降ろす。平面が初めて表面の一点に接触した時、ベアリング比率（表面の全体長さに対する接触長さの割合で定義されたもの）は0である。
'志藤'訳
その線がより下方へ移動すると、表面外形と交差する長さが長くなり、そして負荷率がそれゆえに大きくなる。 最終的にその線が表面形状の最も深い谷底に到達すると、負荷率は100％になる。 負荷率曲線は表面の高さの座標に対する負荷率を打点したものである、図２.６と図２.７に示すように、そして振幅密度関数の積分値である 振幅分布と負荷率曲線はどちらも丘と谷が表面上に空間的に分布していることを説明する方法ではない。２つの方法が外形図から情報を抽出するために使われるだろう。自己相関とスペクトル分析という
'庄田'訳
'関野'訳
自己相関関数は、表面に沿って距離βで区切られた位置での表面の高さとの相関の計測を示している。曲線形状は、表面特徴の間隔の特性（もしあれば）を統計学で要約している。どんなに規則的な表面の凹凸でも、自己相関関数の値で同じ波長の振動としてはっきり示すだろう。多くの現実の表面にとって、自己相関関数は、βが増加するため徐々に0へと減衰し、指数関数によって概算される場合がある。
'中濱'訳
表面形状に存在する空間周波数（すなわち、波長）に関する直接情報を伝達するパワースペクトル密度関数：P(ω)は、自己相関関数のフーリエ変換である。 P(ω)=2/π ∫_0^∞??C(β) cos?(ωβ)dβ (2.11)? パワースペクトル密度は、機械加工プロセスから生じる可能性のある強い表面周波性を明確に描写および分別するため、機械加工された表面を記述するのに特に適した関数である。 2.3.2 面積測定 実際の表面間の接触は（線に沿ってではなく）領域全体で発生するので、面形状は線形状では不可能なことを理解できる。例えば、特定の線形状のピークは（一般的に）表面全体の最高点を表しているわけではないが、最初に滑らかな面と接触するのは表面の最高点になる。
'堀内'訳
'松井'訳
パラメータは従来、線上の表面形状を説明するための、?般的に拡張されてきた、面上の表面形状でも使 われるために 例えば、面上の平均粗さ(Sa)は次の式により定義される 線上の表面形状については、定義することができる、別々の観測点のデータセットによって 同等関数であるrms粗さ、歪度、尖度、自己関数長さなどは、定義される、面上の表面形状によって 加えてさらに、パラメータもある、?上の表?形状情報からのみえられる(構造のアスペクト?など) 同様に、確かな特徴(面上の表面形状の)で特徴づけられる、まず、関心のある特徴を識別して 特徴は?般的に分類される、丘のような面的特徴、尾根のような線的特徴、山のような点的特徴に ?度特徴が識別されると、定量化ができる(ピークの密度や丘の平均面積などの)