將本文提出的遷移學習框架擴展到其他類型的氣動形體可以通過以下步驟實現：
定義新的源和目標領域：針對旋翼和噴氣發動機等氣動形體，首先需要定義其特有的幾何形狀和流場特徵，並確定相應的源（如2D旋翼或噴氣發動機截面）和目標（3D旋翼或噴氣發動機）領域。
建立專用數據集：針對不同的氣動形體，建立專用的數據集，包括其幾何參數、操作條件和流場數據。這些數據集應該涵蓋多種工作情況，以便模型能夠學習到足夠的特徵。
調整模型架構：根據不同氣動形體的特性，調整模型的架構和輸入輸出格式。例如，旋翼的流場特徵可能與固定翼的流場特徵有所不同，因此需要相應地調整模型的設計。
利用物理知識：在模型中嵌入針對旋翼和噴氣發動機的特定物理理論，如旋翼的升力和推力生成機制，這樣可以提高模型的預測準確性。
進行跨領域遷移學習：利用已經訓練好的模型作為基礎，進行跨領域的遷移學習，這樣可以減少新模型的訓練時間並提高其性能。