飞行试验是在真实飞行条件下进行的科学试验活动,是航空产品设计研制工作的重要组成部分,和设计、制造并列为航空工业的三大支柱,是整个民机产业链的重要一环,对航空工业及国民经济相关行业的发展起着支撑和引领作用。民机试飞涉及到的学科和系统众多,技术复杂,是民机复杂系统产品研制过程中系统综合与功能验证的重要试验手段。其中,民机试飞任务规划方案的编制是否科学、有效、合理,已经成为影响飞机试飞时长和试飞成本的关键因素之一。在试飞任务顶层规划和任务执行过程中,如何编制大量试飞科目或科目模块在多架试验机上的分配方案是工程部门面临的关键问题。当前仍旧普遍依靠人工方式,基于工作经验进行规划和科目编排,矛盾和问题突出。随着数字化时代的到来,数字化和自动化是未来民机试飞的发展趋势,以波音和空客为代表的国外主机厂已经着手发展数字化试飞及虚拟试飞（VFT）技术并应用在新研制机型中,然而在国内公开资料中,尚未找到相关的自动化辅助算法或软件工具的报道。在此背景下,本文面向我国民机试飞科目架机分配的工程需求,通过对试飞任务规划工作流程的研究,提出并设计了一种基于改进遗传算法的试飞科目多架机分配方案自动化生成方法。主要内容包含以下四个方面:1.介绍了民机适航、民机飞行试验和试飞任务规划,包括民机适航的主要流程、民机飞行试验的分类、阶段和特点,试飞任务规划的层次、影响因素以及国内现行的科目计划编制要求和编制过程。2.归纳总结了与试飞科目分配方案编制有关的主要影响因素和约束条件,对试飞科目或科目模块在试验机上的分配过程进行了简化,将其转化为一个组合优化问题并进行了数学建模。3.设计了一种基于改进遗传算法的试飞科目多架机分配方案自动生成方法,采用一种简易的编码方式,在适应度函数计算模型中,以分批激活的方式进行科目分配,通过起始时间修正来满足所有约束条件,改进了传统算法的筛选和交叉变异过程,从而实现分配方案的寻优和自动生成。4.开展了模型及算法有效性分析。通过与相关文献研究结果的对比,证明了所提出算法的有效性与可行性,然后基于随机生成的科目数据,面向工程实际需求牵引,完成了多个接近真实场景的案例仿真,展示了该方法投入工程应用的可能性以及发展前景。