本研究提出了一种共形映射坐标物理信息神经网络（CoCo-PINNs），用于设计中性包络。与传统神经网络相比，CoCo-PINNs通过整合复分析技术，显著提升了设计性能，展现出更高的可靠性和稳定性。

本研究探讨了深度学习方法（如DeepONets和Bezier-GAN）在气动翼型设计中的应用，能够快速准确地推断流场信息并提高设计效率。结合生成模型和贝叶斯优化，研究展示了深度学习在复杂流体动力学问题中的有效性，尤其是在减少阻力和提升设计性能方面。