1.	Felix Wittich, Andreas Kroll: Datengetriebene Modellierung und Merkmalsselektion für die automatische Kalibrierung eines Sensorsystems für die mikromagnetische Materialcharakterisierung, Proceedings 34. Workshop Computational Intelligence: Berlin 21.-22. November 2024, 21, 21--26, 2024

   2.	Felix Wittich, Thomas Wegener, Alexander Liehr, Wolfgagn Zinn, Thomas Niendorf, Andreas Kroll: Data-driven prediction of the surface layer condition in hard-turning for controlling component quality, Production Engineering, 18, 381--392, 10.1007/s11740-023-01256-w, https://doi.org/10.1007/s11740-023-01256-w, 2024

   3.	Felix Wittich, Andreas Kroll: Data driven Structure Identification of Takagi Sugeno Fuzzy Models Using a Bounded Error Approach, Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 10.1109/FUZZ52849.2023.10309735, https://ieeexplore.ieee.org/document/10309735, 2023

   4.	Thomas Wegener, Alexander Liehr, Artjom Bolender, Sebastian Degener, Felix Wittich, Andreas Kroll, Thomas Niendorf: Calibration and validation of micromagnetic data for non-destructive analysis of near-surface properties after hard turning, HTM Journal of Heat Treatment and Materials, 77, 2, 156 -- 172, https://doi.org/10.1515/htm-2021-0023, 2022

   5.	Felix Wittich, Andras Kroll: Approximation of the Feasible Parameter Set in Bounded-Error Parameter Estimation of Takagi-Sugeno Fuzzy Models for Large Problems by Using a Ray Shooting Method, Proceedings of the IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2022), 10.1109/FUZZ-IEEE55066.2022.9882729, https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE55066.2022.9882729, 2022

   6.	Felix Wittich, Andreas Kroll: Approximation der zulässigen Parametermenge bei der Bounded-Error-Schätzung durch ein Ray-Shooting-Verfahren, 31. Workshop Computational Intelligence, 79-90, KIT Scientific Publishing, https://doi.org/10.5445/KSP/1000138532, 2021

   7.	Felix Wittich, Andreas Kroll: Evaluation of methods for feasible parameter set estimation of Takagi-Sugeno models for nonlinear regression with bounded errors, at -- Automatisierungstechnik, 69, 10, 836--847, https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/auto-2020-0157/html, 2021

   8.	Christopher Schott, Felix Wittich, Andreas Kroll, Thomas Niendorf: Prediction of near surface residual stress states for hard turned specimens using data driven nonlinear models, Procedia CIRP, 101, 1-4, 10.1016/j.procir.2020.10.002, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827121006429, 2021

   9.	Felix Wittich, Lars Kistner, Andreas Kroll, Christopher Schott, Thomas Niendorf: On data-driven nonlinear uncertainty modeling: Methods and application for control-oriented surface condition prediction in hard turning, tm -- Technisches Messen, 87, 732-741, 10.1515/teme-2020-0057, https://doi.org/10.1515/teme-2020-0057, 2020

  10.	Felix Wittich, Matthias Kahl, Andreas Kroll, Wolfgang Zinn, Thomas Niendorf: On Nonlinear Empirical Modeling of Residual Stress Profiles in Hard Turning, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2019), 3235 -- 3240, 10.1109/SMC.2019.8914272, https://doi.org/10.1109/SMC.2019.8914272, 2019

  11.	Felix Wittich, Matthias Kahl, Andreas Kroll: Zur Schätzung zulässiger Parametermengen nichtlinearer Takagi-Sugeno-Multi-Modelle mit garantierten Fehlerschranken, 29. Workshop Computational Intelligence, 247-254, KIT Scientific Publishing, 10.5445/KSP/1000098736, 2019

  12.	Felix Wittich: Zur datengetriebenen Modellierung von Eigenspannungen bei einem Hartdrehprozess, WerkstoffWoche 2019, Dresden, https://www.werkstoffwoche.de/home/, 2019

  13.	Felix Wittich: Zur Schätzung zulässiger Parametermengen bei nichtlinearen Takagi-Sugeno-Multi-Modellen mit garantierten Fehlerschranken: Methoden und fertigungstechnische Anwendung, Masterarbeit, https://mrt-pc1.mrt.maschinenbau.uni-kassel.de/MRT/Lehre/Aufgabenstellungen/2019-Wittich-MA-Set_Membership_Hartdrehen.pdf, MRT-Nr. 227, 2019

  14.	Felix Wittich, Matthias Gringard, Matthias Kahl, Andreas Kroll, Thomas Niendorf, Wolfgang Zinn: Datengetriebene Modellierung zur Prädiktion des Eigenspannungstiefenverlaufs beim Hartdrehen, 28. Workshop Computational Intelligence, 61 -- 81, KIT Scientific Publishing, https://www.rst.e-technik.tu-dortmund.de/cms/de/Veranstaltungen/GMA-Fachausschuss/index.html, 2018

  15.	Felix Wittich: Zur datengetriebenen Modellierung der Eigenspannungstiefenverteilung beim Hartdrehen, Bachelorarbeit, https://mrt-pc1.mrt.maschinenbau.uni-kassel.de/MRT/Lehre/Aufgabenstellungen/2018-Wittich-BA-Identifikation_Hartdrehen.pdf, MRT-Nr. 218, 2018

  16.	Felix Wittich: Zur Identifikation von Kurzzeitprognosemodellen für Maschinen- und Anlagenstörungen, Semesterarbeit, MRT-Nr. 188, 2016

  17.	Felix Wittich: Implementierung und Test von Subspace-Identifikation-Algorithmen zur Detektion kritischer Situationen in Produktionsanlagen, Berufspraktische Studien, MRT-Nr. 192, 2016