本研究提出了一种新型墙压力谱经验模型，解决了气动翼型后缘噪声预测的鲁棒性问题。该模型基于人工智能符号回归方法，适用于不同翼型和流动条件，验证结果显示其准确性优于传统模型，并与Amiet理论结合用于风力发电机噪声预测。

本文介绍了Bezier-GAN深度生成模型在飞行器设计中的应用，显著提升了翼型的表示能力和优化效率。同时，研究探讨了基于物理的生成方法、扩散模型在湍流仿真中的应用，以及几何到流场模型的优势，展示了这些方法在设计优化和流场预测中的潜力。