随管制人才需求增大,传统的管制培训模式已不再适应局方要求,衍生出分析不足、培训负荷过大等诸多问题。为了改善模拟机成绩单一性的反馈,协助教员学员进行训练评估和能力评价,本文从指标、能力、数据三方面出发,进行了雷达模拟机训练质量评估研究,优化了指标权值分配,丰富了训练的数据形式,减轻了人力教学负担,实现了自动化评估。本文总结出符合一线管制岗位运行和空管办文件要求的基础指标内容,然后采用熵权融合算法,动态调整指标体系权重,使分数跟随训练进度推进。接着分析数值类指标数据的关联性,研究学员能力的表达方法,显示学员能力强弱。最后对模拟机航迹数据进行了处理,实现了间隔效率类指标的自动化评估。三方面研究都是基于不同算法模型。指标研究使用熵权融合加权算法和TOPSIS算法,对熵权算法进行了改进,确定了加权融合算法的合理性。配合TOPSIS方法,有效地对学员组指标完成度进行了分析。能力分析基于因子分析法和置信区间,因子分析法解决了素质能力主观难以量化的问题,同时采用置信区间对学员能力强弱进行筛选。模拟机数据分析基于常用3D航迹算法,对模拟机数据进行二次推演,获得告警、冲突、间隔等相关信息,协助教员进行训练质量评估。文章最后在MATLAB中进行了程序编写,对三个研究方面算法进行了验证,结果显示算法不仅能够符合现实培训情况,而且优化了传统训练评估准确性。文章以新式成绩单作为评估的完整体现,完成了雷达管制模拟机训练质量评估研究。