金属磁记忆检测技术（MMMT）作为一门新型的无损检测技术，它与其他常规无损检测技术相比，优势在于能够对铁磁构件进行早期预诊断，能防范在役铁磁结构件由于疲劳突然断裂失效，避免造成不必要的损失。本课题就是在这样的背景下，研究铁磁性试样疲劳加载至失效整个过程中的金属磁记忆信号变化规律，提出定量评估疲劳损失程度算法及相应特征量——相关系数ρ (x, y)与磁场曲面相似系数η。本文首先研究45#钢疲劳试样在疲劳加载过程中传统磁记忆信号特征量的变化规律，Hp (y)max、Hp (y)min、 Hp (y)sub和磁场梯度值K能在一定程度上描述疲劳过程中磁记忆信号变化规律，但用于定量评估具有局限性。接着从磁记忆信号变化规律出发，提出基于上述特征量衍生的三个特征量，分别是短时二阶中心距比值、峰峰值比值和相关系数ρ (x, y)，通过实验分析和比较发现，反映漏磁场信号曲线相似性的相关系数能够很好的表征疲劳后期的疲劳累积损伤程度，采用相关系数用来定量评估材料疲劳损伤程度是可行的。在二维漏磁场信号曲线相似性定量评估疲劳损伤可行的基础上，通过数据拟合和合并二维漏磁场信号，构建三维漏磁场曲面，借助表征空间曲面分布特征的曲面法向量，构建法向量矩阵，并据此提出衡量曲面相似性的算法，定义曲面相似系数η。曲面相似系数η反映三维漏磁场曲面变化差异程度，间接反映了微观裂纹扩展过程中磁记忆信号变化规律。试验结果显示，三维曲面相似系数η具有比相关系数更好的表征特性，能够更好的定量评估铁磁性材料疲劳损伤程度。