本文的遷移學習框架確實可以應用於其他工程領域，如結構力學和熱傳，具體原因如下：
相似的數據驅動方法：結構力學和熱傳領域也可以利用數據驅動的方法來進行預測和優化，這與氣動學中的流場預測有相似之處。因此，遷移學習框架可以被調整以適應這些領域的特定需求。
物理嵌入的概念：在結構力學和熱傳中，同樣可以嵌入物理法則和約束，這樣可以提高模型的準確性和穩定性。例如，在結構力學中，可以考慮材料的彈性模量和應力-應變關係，而在熱傳中，可以考慮熱傳導方程。
多任務學習的潛力：結構力學和熱傳問題通常涉及多個相關的物理現象，利用多任務學習的方式，可以在一個框架中同時解決多個問題，從而提高整體的預測能力。
跨領域知識共享：在不同工程領域之間進行知識共享，可以促進模型的泛化能力。例如，流體力學中的某些原理可以應用於熱傳問題，反之亦然。
數據集的建立和擴展：在結構力學和熱傳領域中，建立多樣化的數據集可以幫助模型學習到更廣泛的特徵，從而提高其在新情況下的適應能力。
總之，本文的遷移學習框架具有良好的可擴展性，可以適應多種工程領域的需求，並且能夠通過調整和優化來提高其性能。