经典洗出算法在应用于飞行模拟器时存在信号丢失、感觉延迟过高以及适应性不强的缺陷。为使飞行模拟器具有更高的动感逼真度,重点对六自由度运动平台的运动学、算法结构改进策略、算法参数优化方法进行了相关研究。为了分析洗出算法的改进效果,对洗出算法进行仿真分析,同时构建运动试验平台从而进行试验分析。对Stewart平台进行运动学解析,并导出其坐标系变换矩阵,阐明了模拟器位姿信号的处理方式,同时也对运动平台进行了反解解算;结合人体感知模型,对经典洗出算法的输出曲线进行研究,得出洗出算法参数调节的经验,为洗出算法的参数优化提供了方向;对飞行模拟器运动试验平台进行了搭建,研究洗出滤波器的数值化方法,将整体的洗出算法数字化后,将其在Lab VIEW平台上进行复现,并完成了飞行模拟器运动试验平台上位机系统的开发,与下位机的六自由度运动平台通讯实现仿真与试验的联动。在洗出算法结构优化方面,针对经典洗出算法在应用于飞行模拟器时存在的信号丢失以及适应性不强的缺陷,提出一种多重滤波信号补偿的洗出算法优化方案。分析经典洗出算法中信号丢失的环节,截取丢失信号并采取深度滤波策略进行深度滤波,依据人体感知误差与运动平台的动作余量,将多重滤波后的信号以自适应的比例分别补偿到洗出算法三个通道中,实现最大程度上减小信号损失,从而减少了人体感知误差。在洗出算法参数优化方面,由于洗出算法参数的调整很大程度上影响其性能,针对目前经典洗出算法应用于飞行模拟器时参数调整的不足,提出一种基于MOEA/D多目标优化的改进洗出算法。将人体感知误差、洗出位移、模拟加速度误差作为优化目标,以运动空间为限制条件,采用基于分解的多目标优化算法对洗出算法参数进行同步寻优,并利用模糊隶属度函数得到最优解。针对以上对洗出算法的不同优化方案,利用相关的仿真工具以及构建起来的运动试验平台,进行了对比仿真和试验,结果表明以上的两种改进方案均一定程度上增加了运动平台的动感模拟逼真度。