Die Kenntnis und Bestimmung der Messunsicherheit eines Messprozesses stellt einen elementaren Bestandteil der Fertigungsmesstechnik dar. Nur mittels quantifizierter Messunsicherheit kann die Eignung von Messsystemen bestimmt und das Risiko von Fehlentscheidungen quantifiziert werden. Grobe AbschÃ¤tzungen der Messunsicherheit zur sicheren Seite fÃ¼hren dazu, dass Spezifikationsgrenzen hÃ¤ufig unnÃ¶tig stark eingeschrÃ¤nkt werden und so steigende Produktionskosten verursachen. Gleichzeitig steigt aufgrund gestiegener QualitÃ¤tsanforderungen und wachsender Variantenvielfalt die KomplexitÃ¤t von Messsystemen und damit auch der Bestimmung der Messunsicherheit. Bei der Bestimmung der Messunsicherheit stellt insbesondere die Modellbildung komplexer Messprozesse eine Herausforderung dar. Ziel ist daher die Erforschung der Erstellung eines validen Modells der Messung zur Messunsicherheitsbestimmung komplexer Messprozesse. In der Forschungsarbeit werden zunÃ¤chst die EinflussgrÃ¶Ãen eines Messprozesses als Grundlage der Modellbildung untersucht. Ãber eine Relevanzbewertung mittels Feature Selection Algorithmen wird sicherhergestellt, dass die ausgewÃ¤hlten EinflussgrÃ¶Ãen einen signifikanten Beitrag am funktionellen Zusammenhang haben. FÃ¼r die Modellbildung selbst, wird die Symbolische Regression betrachtet. UntersuchungsgegenstÃ¤nde sind die Integration von Erfahrungswissen, die Reduzierung des Bloating-Effekts sowie die Optimierung der Hyperparameter. Um die ValiditÃ¤t des Modells zu bewerten, wird ein Verfahren entwickelt, welches die ValiditÃ¤t des Modells in Teilbereichen des untersuchten Wertebereichs ermÃ¶glicht. Es wird ein Regressions-basiertes Verfahren entwickelt, welches die Modellergebnisse mit realen Versuchsergebnissen gegenÃ¼berstellt. Ãber den Abgleich von Konfidenzintervallen kann anschlieÃend eine Aussage darÃ¼ber getroffen werden, ob das Modell valide, teilweise valide oder nicht valide ist.Das Ergebnis ist ein Verfahren zur Modellbildung mittels Symbolischer Regression, welches insbesondere auf die Herausforderungen der Messunsicherheitsbestimmung komplexer Messprozesse ausgelegt ist. Ãber eine Relevanzbewertung mittels Kombination aus zwei Wrapper-Methoden, kÃ¶nnen irrelevante EinflussgrÃ¶Ãen gefiltert und der Aufwand von Modellbildung und Messunsicherheitsbestimmung reduziert werden. Weiterhin kann die ValiditÃ¤t des Modells messbereichsspezifisch Ã¼ber eine GegenÃ¼berstellung von Modell- und Realdaten und einen Abgleich der Konfidenzintervalle ermittelt werden.

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