Esta investigación presenta una innovadora metodología de control pasivo de vibraciones que emplea estructuras de agujero negro acústico (ABH) para mitigar la transmisión de vibraciones en máquinas de dirección automotriz eléctricas, un problema común que afecta negativamente la comodidad de conducción y la seguridad del vehículo. Aprovechando las propiedades inherentes de manipulación de ondas de flexión de las configuraciones ABH, concebimos un marco integrado de supresión de vibraciones que sinergiza modelado computacional avanzado con algoritmos de optimización inteligente. Se desarrolló un modelo de elementos finitos (FEM) de alta fidelidad que integra un sistema de máquina de dirección acoplado a ABH y se sometió a validación experimental a través de rigurosas pruebas modales. Para abordar los desafíos computacionales en la optimización del diseño, se propone una estrategia de modelado híbrido que integra diseño paramétrico (utilizando muestreo de hipercubo latino, LHS) con modelado de Kriging como modelo sustituto. La parametrización sistemática de la geometría de ABH y las dimensiones de la capa de amortiguación generó 40 conjuntos de datos de entrenamiento y 12 conjuntos de datos de validación. La verificación del modelo sustituto confirma el mapeo preciso de las características de vibración en todo el espacio de diseño. La posterior optimización mediante un algoritmo genético multiobjetivo dirigido a la supresión de la velocidad RMS logró una atenuación sustancial de las vibraciones (29.2%) en comparación con los parámetros de referencia. La metodología desarrollada proporciona a los investigadores y ingenieros automotrices una herramienta de diseño eficiente y adecuada para el diseño de componentes automotrices sensibles a vibraciones.