多値論理関数とは，入出力が有限体である多変数関数であり，スイッチング回路の構成に応用がある．多値論理多項式とは，有限体係数の多変数多項式であり，多値論理関数は多値論理多項式と全体として等しいという事実がある．誤り訂正符号と多値論理多項式とは双対のような関係にあるため，誤り訂正符号の研究成果を多値論理多項式に応用できる．本稿では，「畳込み定理」と呼ばれる，多値論理関数と多値論理多項式の間の離散フーリエ変換を介して成り立つ関係を，有限体の半群と呼ばれる部分集合に対して一般化した定理について述べる．次に，この定理を多値論理多項式同士の積の高速化に応用する．最後に，多値論理関数と誤り訂正符号の関係を表すものとして，双対符号を明示的に与える一つの方法を示す．

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本論文は, 舗装用混合物の曲げ試験により, 材料定数を求める場合に必要となる応力および変位成分の一般式を, はりの2次元弾性解析を実施して求め, この適用性について検討したものである. このため, まず載荷あるいは自重による供試体内部の応力および表面変位の弾性解析解を有限 Fourier 変換による方法で求めた. つぎに, この一般式を用い, 供試体の応力および変位について数値計算を実施し, 初等曲げ理論から得られるものと比較した. その結果, 両者の違いは, 供試体サイズ, 載荷点位置等が異なる場合の供試体の変形特性に顕著に認められ, これより解析手法の違いが推定される材料定数に与える影響を明らかにした.

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表面活性化接合において表面形状は接合性に大きく影響を与える．従来研究の多くは表面形状を評価する指標として二乗平均粗さ(RMS)を用いているが，それは基板に垂直な方向の成分のみの評価であり，水平方向の成分を考慮してはいない．本研究では表面形状の評価にパワースペクトル密度関数(PSD)を用い，水平方向を考慮した表面形状の評価を行い，接合性との関連性を明らかにする．

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It is difficult to perform the grinding operation in an optimum state because the surface condition of the grinding wheel changes considerably with the pr6gressing grinding time. Therefore, one of the most important problems in grinding operations is to determine the wheel tool life reasonably. Grinding with a worn wheel often causes the decrease of the workpiece dimensional accuracy and, consequently, it results in the occurrence of such troubles as grinding burn. In this study, the in-process monitoring method using the power sensor is proposed to detect some malfunctions due to the tool wear in the internal grinding process. Monitoring of the grinding power, the sensor for which can be easily installed into a grinding machine, must be efficient in order to evaluate the sharpness of the grain cutting edges.

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ヤング係数またはポアソン比が均等(定常)な二次元空間確率過程として変動する平面応力状態下での無限板群を想定し, その各々の無限板から切り取ったL×Lの正方形板の力学的挙動の集合についての統計量を解析した. 解析手法は著者等の提案する確率有限要素法であり, 一次摂動項までを考慮した定式化と演算上の工夫により4900個の要素の材料定数がそれぞれ変動する問題を極めて効率良く解析し, 代表的な諸結果を与えた.

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Fourier transform is an essential procedure to obtain vibration characteristics of structure. Fast Fourier Transform (FFT) Algorithm is often used to calculate Fourier spectrum. However, if FFT algorithm is used for a real-time continuous monitoring of Fourier spectrum, calculation for every new sample occurs a waste of computational resources. Sequential Fourier Transform is basically based on discrete Fourier transform by storing of samples in ring buffer. Difference of Fourier spectrum is calculated on every single sample updating. Therefore, the number of multiplications on the single sample updating are minimized compared with FFT. This paper describes outline of Sequential Fourier Transform technique, cumulative Fourier spectrum, real time filtering and examples of implementation.

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