Bu çalışmada, gelişen türbülanslı boru akışında çeper kayma gerilmesinin boru boyunca değişimi deneysel olarak elde edilmiştir. Bu amaçla değişik pürüzlülükte 5 adet boru (alüminyum, bakır, siyah, galvanizli ve PPRC “polypropylene random copolymer” ) seçilmiştir. Bu borulara hidrodinamik geçiş bölgesinde sık aralıklarla tam gelişmiş akış bölgesinde ise sadece giriş ve çıkışta olmak üzere çok sayıda basınç prizleri yerleştirilmiştir. Deneyler yapılırken debi hidrolik tank yardımıyla ölçülmüş ve bu debiye karşılık gelen statik basınç değerleri, sisteme kurulan sabit bir dijital kamera yardımıyla belirli zaman aralıklarında kaydedilmiştir. Kaydedilen bu görüntülerden yararlanarak bir görüntü işleme programı yardımı ile anlık basınç çalkantıları elde edilmiştir. Anlık basınç çalkantılarının ortalaması alınarak her bir basınç prizindeki zaman ortalamalı basınç değerleri hesaplanmıştır. Birbirine yakın basınç prizleri arasındaki basınç farkından yararlanarak çeper kayma gerilmeleri tespit edilmiştir. Her bir boru için değişik Reynold sayılarında kayma gerilmesinin boru boyunca değişimi grafik olarak sunulmuştur. Deney çalışmalarından elde edilen kayma gerilmeleri için yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak tahminsel bir model elde edilmiştir. Elde edilen modelin geçerliliğini belirlemek için farklı hata analizleri yapılmıştır. YSA tarafından kayma gerilmesi değerleri için oluşturulan tahminsel modeller içerisinde en az hata oranı %10 değeri ile bakır boruya ait tahminsel modelidir. Sonuç olarak farklı pürüzlülüğe sahip borulardaki çeper kayma gerilmeleri belirlenmiş ve en fazla kayma gerilmesi değeri (20.13 Pa) PPRC boruda görülmüştür. 

In this study, the variation of wall shear stress along the pipe for the developing turbulent pipe flows was obtained experimentally. For this purpose, five pipe having different roughness (aluminum, copper, black, galvanized and PPRC “polypropylene random copolymer”) are selected. Many piezometric holes are tapped into horizontal water pipe closely in the transition region while only one at the entry and one at the exit of fully developed region for the experimental study. During the experiment, flow rates were measured using a hydraulic tank and static pressure values corresponding this flow rates were recorded for defined time interval using a digital camera. Utilizing these recorded images, instant pressure fluctuations are obtained with help of an image processing software. Taking the average of the instant pressure fluctuations time averaged pressure values were calculated for each pressure piezometers. Using pressure difference between adjacent piezometers the wall shear stresses have been identified. For each pipe and for different Reynolds numbers the variation of wall shear stress has been presented along the pipe. A predictive model is obtained by using artificial neural network (ANN) for the shear stresses obtained from the experiment. Among the predictive models created by ANN for shear stress values, the minimum error rate is the predictive model of copper pipe with a value of 10%.Different error analyzes were performed to determine the validity of the obtained model. As a result, the wall shear stress variation in the pipes with different roughness was determined and the highest shear stress value (20.13 Pa) was observed in PPRC pipe.