在反应堆冷却剂系统中,自然循环是一种重要的热工水力现象,因此常基于它进行比例模化研究。动态系统比例模化（DSS）方法是一种最新的比例模化方法,它基于两参数仿射法导出相似准则,且有潜力获得整个动态过程中的失真。然而目前基于DSS方法的自然循环相似准则尚未建立和应用能力发掘有限,因此本文围绕自然循环DSS方法开展研究。首先进行单相和两相自然循环DSS分析研究。针对单相自然循环,建立一个典型的单相热工水力回路,基于提出的DSS方法基本应用框架,应用DSS两参数仿射在系统、部件和过程级进行比例分析,建立单相自然循环的相似准则。研究发现以状态量的初始值作为参考值时,仿射参数λA为1,因此DSS两参数仿射法、膨胀法和β约束方法无法适用。DSS ω约束法和同一法可以分别导出等物性比例模型和缩小焓升模型的主要参数的比例要求。针对两相自然循环,应用DSS ω约束法进行比例分析,同样地导出了等物性比例模型中主要参数的比例要求。此外发现在两相自然循环中,模型需要额外保留原型的过冷焓、含气率及漂移速度比。基于RELAP5/MOD3.4程序模拟的理想化模型瞬态结果验证了导出的单相和两相自然循环中比例要求的正确性。然后针对动态比例失真评价方法进行研究。比较了不同参数方案对应的动态时间弯曲（DTW）算法度量原型和模型的过程线相似性的效果,发现{t*,β*,ω*}参数方案下的时间-值-微分DTW算法能综合度量值和形状的相似性,且能够有效降低畸形匹配因子,因此基于此算法发展了总失真因子和累积失真因子的评价方法,能为所关注参数提供随时间演变的累积失真。另外,基于系统参数权重和DTW算法建立了系统比例失真评价方法。将此方法应用到缩小焓升模型系统失真上,发现缩小焓升模型的系统失真主要来源于焓降和浮力项,因此可以通过优化模型的冷却器换热能力和回路平均温度来降低系统失真。再开展了 DSS模型智能优化设计方法的研究。以缩小焓升模型为优化设计对象,首先确定优化参数及搜索空间,然后提出模型优化设计框架,基于MATLAB程序调用RELAP5/MOD3.4程序执行计算,采用量子行为粒子群优化算法,以模型总失真因子作为粒子的适应度,通过优化粒子位置来实现对模型的优化。优化设计结果显示:基于动态失真的比例模型智能优化设计方法能权衡模型在整个瞬态过程中的失真,避免模型在瞬态某一阶段引入过大的失真,优化模型的失真为原人工调节模型失真的60.78%。最后将前面发展的方法应用到主泵卡轴失流事故下第一壁冷却剂系统的模型设计中。提出一种合并分支流道、保留第一壁的8mm ×8mm方管特征和速度比的等物性比例模型设计方案,并由各模块的流量相对差的限制确定出模型名义质量流比为0.01,建立了各层级上主要参数的比例要求。提出一种快速计算各模块进口局部阻力系数的迭代方法,减小了优化计算的不确定参数。确定了优化参数及其搜索空间后,计算出了最佳模型的参数。最佳模型的总失真为0.0481,失真主要来源于焓降和浮力项,分别占总失真的52.35%和27.79%。