Mạng nơ-ron tích chập được ứng dụng rộng rãi trong phân loại hình ảnh và y học. Một số mạng hiện tại được sử dụng trong kỹ thuật hàng không vũ trụ và cho thấy tiềm năng cao trong việc xác định lực khí động học và trường dòng chảy. Bài viết này xây dựng một mạng nơ-ron tích chập để dự đoán trường áp suất và vận tốc xung quanh mô hình cánh máy bay hai chiều (mô hình cánh máy bay). Dữ liệu đào tạo được tính toán bằng phương pháp trung bình Reynolds, sau đó được trích xuất, tập trung vào dòng chảy xung quanh cánh. Dữ liệu đầu vào bao gồm các tham số hình học và vận tốc đầu vào cánh máy bay, và dữ liệu đầu ra bao gồm trường áp suất và vận tốc dòng chảy xung quanh cánh máy bay. Mạng nơ-ron tích chập dựa trên việc cải thiện mô hình mạng U-Net, thường được sử dụng trong các ứng dụng y tế. Kết quả cho thấy mạng nơ-ron tích chập dự đoán chính xác dòng chảy xung quanh cánh máy bay, với sai số trung bình dưới 3%. Do đó, mạng này có thể được sử dụng và phát triển thêm để dự đoán dòng chảy xung quanh cánh. Sau đó, mạng được áp dụng để dự đoán trường áp suất và áp suất xung quanh mô hình dựa trên blunt với các tỷ lệ khung hình khác nhau. Có thể trích xuất đặc điểm chính của dòng chảy từ mạng. Các kết quả liên quan đến phân phối áp suất, vận tốc và lỗi phương pháp được trình bày và thảo luận trong nghiên cứu này. Nghiên cứu này cũng đề xuất cải thiện mạng lưới và áp dụng nó vào các trường áp suất và vận tốc trong kỹ thuật hàng không vũ trụ.