飞行模拟机在民航飞行员及相关从业人员的培训中具有极其重要的作用,可以显著的降低训练成本和提高训练安全性。飞行教员带领学员使用模拟机训练,一般按照训练清单进行逐项练习,根据训练大纲和个人经验对学员的表现进行评分,随后根据学员的分数安排后续训练。但是面对大量的考核项目,教员的评分容易受到疲劳和个人主观因素的影响,由此造成的评估偏差不利于受训人员水平的提高,造成大量的人力物力损失。现有解决此类问题的方法,存在使用方法单一、系统难以扩展的问题;并且只考虑了针对飞行员使用飞行模拟机的训练,未考虑其他的如空管人员等。所以,需要在飞行模拟机上研发一套综合考虑主客观因素、易于扩展、兼顾受训人员不同背景的自动考核评分系统。本文针对以上问题,基于已有的A320飞行训练器实验平台,对系统进行了扩展,研发了一套基于层次分析法来优化专家人工评分的的缺点,具有快速评价、灵活配置、易于使用的优点的自动评分系统。本文的主要研究内容包含:（1）基于飞行训练中飞行数据的特点,研究并采用了一种基于随机森林分类器的机器学习方法,实现了对飞行阶段的快速准确划分。（2）针对飞行专家评价主观性强的缺点,提出了一种基于层次分析法的多因素决策方法来对飞行训练中各个飞行阶段的各种影响因素进行权值确定,使得评价结果更加科学有效;并且针对飞行员和管制人员两种训练背景人员,设计了两套权重矩阵,增加了系统的兼容性。（3）结合现有的飞行训练器软件系统,设计和实现了自动评分系统的整套软件。包含飞行数据获取、系统数据存储和管理、飞行阶段分类器模型的工程化、和评分系统显示和交互界面、评分系统相关配置界面;此外,还增加了辅助训练系统来增加系统的可用性。自动评分系统部署在教员台系统中,并完成了系统的测试。本系统开发平台为Visual Studio 2008+Qt4.8,数据库为Sql Server2008。系统具备记录和存储飞行数据、管理学员成绩、自动评分、飞行阶段单项训练、飞行轨迹在视景系统再现等功能;能够快速实现飞行训练的成绩评估,并且辅助学员针对性的训练。