飞行训练一直以来都是空军部队保障飞行安全、提高飞行员作战水平的一项重要内容。客观合理的对飞行训练的品质进行评估，能够达到真实衡量飞行员操作水平，改善飞行员飞行技巧，保障飞行安全以及提高战机战斗力的目的。而传统的飞行训练评估方法主要是以教练员的人工评分为主，这种方式花费了庞大的物力和人力资源，而且容易造成因为主观因素所产生的评估偏差。为了有效的提高飞行训练评估的准确性，减少教练人员的工作量，节省飞行部队花费在训练评估上的精力和物力资源，同时也减少或者避免人为主观因素所产生的评估偏差，设计“人机”结合的飞行训练自动评估系统具有重要的应用价值和现实意义。　　本文研究的飞行训练评估系统充分考虑了空军运输机部队飞行训练的实际情况，运用智能信息处理技术，在飞行训练自动评估算法的研究中，提出了基于多元时间序列QR分解距离的飞行数据模式匹配算法，有效的实现了运输机飞行训练品质的评估，提高了评估的准确性和高效性。　　本文的主要特色如下：　　（1）在运输机飞行训练评估方案的选择中，研究对比了几种现有的评估方案，分析了各个方案应用于运输机飞行训练评估系统的可行性，充分考虑运输机飞行训练的特点，选择了基于飞行数据模式匹配的自动评估方案，在此基础上设计了飞行训练自动评估的实现流程。　　（2）在飞行数据模式匹配中，研究了当前常用的匹配算法的优缺点及其适用性，进而提出了多元时间序列模式匹配的QRD算法，通过与其他多元时间序列模式匹配算法的对比实验，验证了QRD算法的有效性和高效性。然后将算法应用到飞行训练的评估实验中，能够有效的区分飞行训练的品质，以此为基础，通过对大量飞行数据的匹配，建立了飞行训练评分规则库，为系统的实现奠定了基础。　　（3）在飞行训练评估系统的设计实现中，充分结合航空兵运输机部队已有的军事信息网络架构，使用WEB平台实现了系统软件的开发。该系统实现了飞行数据管理、飞行人员管理、飞行训练自动评估、飞行成绩管理等功能模块。本系统为空军运输机部队开展飞行训练评估提供了一个科学合理的辅助参考工具，具有现实意义。