[en] The concept of metamaterials has emerged as an exciting frontier. These are engineered structures designed to possess unique properties, often unattainable in nature. This concept has not only captured the imagination of the scientific community but has also become a focal point of interest within various industries. Among the diverse applications of metamaterials, the field of acoustics stands out prominently. The ability to create materials with precise and efficient noise attenuation in targeted frequency ranges holds profound significance across a spectrum of different sectors. Within this landscape of metamaterial exploration, multiresonant layered acoustic metamaterials (MLAM) have surfaced as a particularly promising solution. Distinct from conventional locally resonating acoustic metamaterials, MLAMs leverage the intricate coupling of resonances within layered structures, showcasing exceptional sound-blocking capabilities across broader frequency ranges. Through its design, MLAM panels successfully address two pivotal challenges in acoustics. Firstly, they excel in attenuating sound within specific broadband frequency ranges, surpassing the efficiency of conventional solutions. Secondly, the layered structure of MLAMs not only enhances attenuation through novel coupling mechanisms but also facilitates seamless and cost-effective large-scale production. This inherent design feature positions MLAMs as a viable and scalable solution, overcoming the production limitations encountered by other acoustic metamaterials. Recognizing the pivotal role of structural design in shaping the properties of acoustic metamaterials, this doctoral thesis presents significant advancements in the design and optimization of these materials, with a particular focus on MLAM and their innovative applications. Key contributions of this research include the development of advanced design paradigms, the integration of machine learning in design optimization, and innovative structural designs. The research introduces a pioneering computational framework based on multiscale homogenization, enabling rapid and precise evaluation of sound transmission loss (STL) across various frequency spectra. This framework facilitates the parameterization and optimization of MLAM designs, accommodating practical constraints such as weight, thickness, and geometric tolerances. By incorporating machine learning techniques, this work enhances the modeling and optimization processes of acoustic metamaterials. Machine learning algorithms are employed to streamline the design process, significantly reducing the time and computational resources required to achieve optimal acoustic properties. Inspired by MLAM, new configurations have been proposed with the objectives of enhancing attenuation ranges and levels (namely n-MLAM and MLAM+), and of developing much lighter and thinner solutions (TCAM). The n-MLAM and MLAM+ explore different multi-coupling resonance mechanisms, broadening the effective sound attenuation bandwidth and enhancing sound insulation properties. The TCAM utilizes a different coupling mechanism through a bending mode, which enables the development of much lighter and thinner designs. In summary, this thesis represents a comprehensive investigation into the advancements in acoustic metamaterial design and optimization. The research findings contribute to the development of efficient, scalable, and practical solutions for sound attenuation, addressing critical challenges in various industrial applications.

[es] El concepto de metamateriales ha emergido como una frontera cautivadora. Estos son estructuras diseñadas para poseer propiedades únicas, a menudo inalcanzables en la naturaleza. Este concepto no solo ha captado la imaginación de la comunidad científica, sino que también se ha convertido en un punto focal de interés en diversas industrias. Entre las diversas aplicaciones de los metamateriales, el campo de la acústica destaca notablemente. La capacidad de crear materiales con atenuación de ruido precisa y eficiente en rangos de frecuencia específicos tiene una profunda importancia en una variedad de sectores diferentes. Dentro de este panorama de exploración de metamateriales, los metamateriales acústicos multicapa multiresonantes (MLAM) han surgido como una solución particularmente prometedora. A diferencia de los metamateriales acústicos resonantes localmente convencionales, los MLAM aprovechan el acoplamiento intrincado de resonancias dentro de estructuras en capas, mostrando capacidades excepcionales de bloqueo del sonido en rangos de frecuencia más amplios. A través de su diseño, los paneles MLAM abordan con éxito dos desafíos cruciales en acústica. Primero, sobresalen en la atenuación del sonido en rangos de frecuencia amplios específicos, superando la eficiencia de las soluciones convencionales. Segundo, la estructura en capas de los MLAM no solo mejora la atenuación a través de nuevos mecanismos de acoplamiento, sino que también facilita la producción a gran escala de manera sencilla y rentable. Esta característica de diseño inherente posiciona a los MLAM como una solución viable y escalable, superando las limitaciones de producción encontradas en otros metamateriales acústicos. Reconociendo el papel fundamental del diseño estructural en la conformación de las propiedades de los metamateriales acústicos, esta tesis doctoral presenta avances significativos en el diseño y la optimización de estos materiales, con un enfoque particular en los MLAM y sus aplicaciones innovadoras. Las principales contribuciones de esta investigación incluyen el desarrollo de paradigmas de diseño avanzados, la integración de técnicas de aprendizaje automático en la optimización del diseño y diseños estructurales innovadores. La investigación introduce un marco computacional pionero basado en la homogeneización multiescala, que permite una evaluación rápida y precisa de la pérdida de transmisión de sonido (STL) en varios espectros de frecuencia. Este marco facilita la parametrización y optimización de diseños MLAM, acomodando restricciones prácticas como peso, grosor y tolerancias geométricas. Al incorporar técnicas de aprendizaje automático, este trabajo mejora los procesos de modelado y optimización de los metamateriales acústicos. Se emplean algoritmos de aprendizaje automático para agilizar el proceso de diseño, reduciendo significativamente el tiempo y los recursos computacionales necesarios para lograr propiedades acústicas óptimas. Inspirado en los MLAM, se han propuesto nuevas configuraciones con los objetivos de mejorar los rangos y niveles de atenuación (específicamente n-MLAM y MLAM+), y de desarrollar soluciones mucho más ligeras y delgadas (TCAM). El n-MLAM y MLAM+ exploran diferentes mecanismos de resonancia de acoplamiento múltiple, ampliando el ancho de banda efectivo de atenuación del sonido y mejorando las propiedades de aislamiento acústico. El TCAM utiliza un mecanismo de acoplamiento diferente a través de un modo de flexión, lo que permite el desarrollo de diseños mucho más ligeros y delgados. En resumen, esta tesis representa una investigación integral sobre los avances en el diseño y la optimización de metamateriales acústicos. Los hallazgos de la investigación contribuyen al desarrollo de soluciones eficientes, escalables y prácticas para la atenuación del sonido, abordando desafíos críticos en diversas aplicaciones industriales.