1.一种用于利用自动化机床（1）加工一个或多个工件（2）的方法，其中，加工头（6）和工件（2）相对于彼此沿着加工轨迹运动，其中，所述加工轨迹通过加工参数来确定，所述方法具有以下步骤，所述步骤分别被实施用于加工一个或多个工件（2）中的一个：
-根据预先给定的加工参数沿着所述加工轨迹加工（s1）所述工件（2）；
-在沿着所述加工轨迹加工所述工件（2）期间测量（s2）一个或多个加工参量、特别是加工参量的一条或多条变化曲线；
-借助于基于成本函数和至少一个边界条件的优化方法来优化（s4）加工参数，
其中，借助于加工模型，根据在优化时考虑的加工参数来确定建模的加工参量和配属于该建模的加工参量的不确定参量，所述加工模型设置为回归模型，
其中，所述边界条件与围绕所述建模的加工参量的、取决于预先给定的概率的数值范围相关，
其中，所述建模的加工参量、所述不确定参量和所述预先给定的概率说明围绕经建模的加工参量的数值范围。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，当预先给定的边界值位于用于加工参量的数值范围内时，满足边界条件。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述加工轨迹被划分为如下轨迹区段，在所述轨迹区段中，基于一个或多个加工参数来加工所述工件（2）。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，针对优化所考虑的成本函数取决于一个或多个取决于所建模的加工参量的质量参数，其中，所述一个或多个质量参数尤其通过所建模的加工参量的变化曲线来确定或取决于所建模的加工参量的变化曲线，并且尤其作为所建模的加工参量的变化曲线的平均值、最大值、最小值针对整个加工轨迹或单独地针对一个、一些或所有轨迹区段来说明。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，所述加工参量包括下述参量中的一个或多个的度量：
-在加工所述工件（2）期间出现振动，
-所述加工头（6）的材料磨损；
-所述工件（2）的温度；
-所述加工头（6）的温度；
-作用于所述加工头（6）和所述工件（2）的进给力；和
-关于经加工的工件（2）的加工精度的说明。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，用于机床（1）的加工参数包括以下参数中的一个或多个：
-所述加工头（6）的进给速度，
-进给力，
-所述加工头（6）的温度，
-所述加工头（6）的转速；和
-所述加工头（6）的功率。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述加工模型被选择为能够训练的加工模型，其中，基于关于利用所述预先给定的加工参数加工所述工件（2）所测量的一个或多个加工参量来执行学习过程。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，所述加工模型包括高斯过程模型、贝叶斯线性回归模型、规则内核脊形回归模型和贝叶斯神经网络。
9.一种用于利用自动化机床（1）加工工件的装置、特别是控制单元，其中，加工头（6）和工件（2）相对于彼此沿着加工轨迹运动，其中，所述加工轨迹通过加工参数确定，其中，所述装置构造用于分别加工一个或多个工件（2）中的一个：
-根据预先给定的加工参数沿着所述加工轨迹加工所述工件（2）；
-在沿着所述加工轨迹加工所述工件（2）期间测量一个或多个加工参量、特别是加工参量的一条或多条变化曲线；
-借助于基于成本函数和至少一个边界条件的优化方法来优化加工参数，
其中，借助于加工模型，根据在优化时考虑的加工参数来确定建模的加工参量和配属于该建模的加工参量的不确定参量，所述加工模型设置为回归模型，
其中，所述边界条件与围绕所述建模的加工参量的、取决于预先给定的概率的数值范围相关，
其中，所述建模的加工参量、所述不确定参量和所述预先给定的概率说明围绕经建模的加工参量的数值范围。
10.一种机床（1），其具有用于使工件（2）和加工头（6）相对于彼此运动的驱动单元（3）和根据权利要求9所述的用于根据加工参数沿着加工轨迹来控制所述驱动单元（3）的装置。
11.一种计算机程序，当在数据处理装置上实施所述计算机程序时，所述计算机程序执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的所有步骤。
12.一种能够机读的存储介质，在所述存储介质上存储有根据权利要求11所述的计算机程序。