Bayoumi, AhmedAhmedBayoumi2026-05-202026-05-202025-12-11https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/9116Guided Wave-based Structural Health Monitoring (GWSHM) systems are used to monitor and assess the integrity of structures like pipelines, power plants, and aircraft non-destructively by permanently mounting transducers and automatically evaluating the recorded data. Even though having such systems increases the level of safety in life, the reliability assessment of GWSHM systems is a vital burden that prevents them from being widely deployed in more industrial applications as there is no clear guideline to assess their reliability. Early considerations suggested that the reliability assessment of SHM systems should be based on a pre-existing guideline like the Non-Destructive Evaluation (NDE) metric such as parametric Probability of Detection (POD) analysis, known as classical POD analysis. However, translating the parametric POD analysis precisely, as described in MIL-HDBK 1823A, is not applicable due to the statistical dependence of repeated measurements and the inability to use the considered structure after intentionally damaging it. The Model-Assisted Probability of Detection (MAPOD) technique emerges as a promising approach that enables the generation of a statistically independent dataset using numerical simulation models only. The same procedures as the classical parametric POD analysis, described in MIL-HDBK 1823A, are used to assess the reliability of the GWSHM system. Although simulation tools are highly effective in accounting for and simulating structural uncertainties, they fall short in modelling system, operational and environmental uncertainties. Moreover, the resulting POD analysis remains simulation-based, lacking seamless integration with reality. Above all, the classical parametric POD analysis is confined by specific guidelines mandating a linear relationship between damage size a and its corresponding damage indicator for applicability. This thesis presents an innovative method called the 'Augmented POD method', which addresses these issues by combining features extracted from experimental datasets taken from a real GWSHM system in its pristine state under environmental and system uncertainties with different 2D and 3D damage scenarios modelled using the Pogo software commercial tool. The Augmented POD (A-POD) method applies to any relationship between the damage indicator and damage size a. It is suitable for both linear and non-linear relationships. The A-POD method is demonstrated on a steel pipe with a GWSHM system employing an array of transducers bonded around the circumference of the pipe to excite the fundamental pure torsional mode. Different 2D and 3D damage growths are simulated, considering the structure uncertainties. Then, an artificial damage is introduced to the pipe to investigate the alignment between the simulation and the experimental damages. The resultant output of the novel A-POD method is higher than that of a purely simulation-based POD analysis due to the incorporation of realistic uncertainties.Systeme zur Guided Wave-based Structural Health Monitoring (GWSHM) werden eingesetzt, um die Integrität von Strukturen wie Pipelines, Kraftwerken und Flugzeugen permanent und zerstörungsfrei zu überwachen und zu bewerten, indem Messwandler fest installiert werden und die aufgezeichneten Daten automatisch ausgewertet werden. Obwohl der Einsatz solcher Systeme die Lebenssicherheit erhöht, ist die Zuverlässigkeitsbewertung von GWSHM-Systemen ein entscheidender Faktor, der ihren breiten Einsatz in industriellen Anwendungen verhindert, da es keine klaren Richtlinien zur Bewertung ihrer Zuverlässigkeit gibt. Frühe Überlegungen legten nahe, dass die Zuverlässigkeitsbewertung von SHM-Systemen auf einer bereits existierenden Richtlinie wie der Metrik der Non-Destructive Evaluation (NDE) basieren sollte, z. B. der Probability of Detection (POD) Analyse, die als klassische parametrische POD Analyse bekannt ist. Die genaue Umsetzung der parametrische POD Analyse, wie sie im MIL-HDBK 1823A beschrieben ist, ist jedoch aufgrund der statistischen Abhängigkeit von wiederholten Messungen und der Unmöglichkeit, die betrachtete Struktur nach einer absichtlichen Beschädigung zu verwenden, nicht anwendbar. Die Model-Assisted Probability of Detection (MAPOD) Verfahren ist ein vielversprechender Ansatz, der es ermöglicht, einen statistisch unabhängigen Datensatz ausschließlich mit Hilfe numerischer Simulationsmodelle zu erstellen. Zur Bewertung der Zuverlässigkeit des GWSHM-Systems werden dieselben Verfahren wie bei der klassischen parametrischen POD Analyse verwendet, die im MIL-HDBK 1823A beschrieben sind. Obwohl Simulationswerkzeuge bei der Berücksichtigung und Simulation von strukturellen Unsicherheiten sehr effektiv sind, sind sie bei der Modellierung von System-, Betriebs- und Umweltunsicherheiten unzureichend. Darüber hinaus bleibt die resultierende POD Analyse simulationsbasiert und lässt eine nahtlose Integration mit der Realität vermissen. Vor allem ist die klassische parametrische POD-Analyse durch spezifische Richtlinien eingeschränkt, die für die Anwendbarkeit eine lineare Beziehung zwischen der Schadensgröße a und dem entsprechenden Schadensindikator vorschreiben. In dieser Dissertation wird eine innovative Methode namens „Augmented POD Methode“ vorgestellt, die diese Probleme angeht, indem sie Merkmale aus experimentellen Datensätzen eines realen GWSHM-Systems in seinem ursprünglichen Zustand unter Umwelt- und Systemunsicherheiten mit verschiedenen 2D- und 3D-Schadenszenarien kombiniert, die mit dem kommerziellen Software-Tool Pogo modelliert wurden. Die Augmented POD (A-POD) Methode gilt für jede Beziehung zwischen dem Schadensindikator und der Schadensgröße a. Sie ist sowohl für lineare als auch für nichtlineare Beziehungen geeignet. Die A-POD Methode wird an einem Stahlrohr mit einem GWSHM-System demonstriert, bei dem eine Reihe von Aufnehmern am Umfang des Rohrs angebracht ist, um die grundlegende reine Torsionsmode T(0,1) anzuregen. Unter Berücksichtigung der Strukturunsicherheiten werden verschiedene 2D- und 3D-Schadenwachstumsformen simuliert. Dann wird ein künstlicher Schaden in das Rohr eingebracht, um die Übereinstimmung zwischen der Simulation und den experimentellen Schadenen zu untersuchen. Das Ergebnis der neuartigen A-POD Methode ist höher als das einer rein simulationsbasierten POD Analyse, da realistische Unsicherheiten einbezogen werden.enAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete TätigkeitenPiezoelectric transducersPiezoelektrische WandlerGuided Wave-based Structural Health Monitoring (GWSHM)Lamb wavesProbability of Detection (POD)Augmented Probability of Detection (A-POD)Augmented POD (A-POD) MethodeLamp-WellenDoctoral ThesisKraemer, Peterurn:nbn:de:hbz:467-911663052-3443