El rápido crecimiento del uso de drones en áreas urbanas ha llevado a las autoridades a revisar las regulaciones del espacio aéreo, obligando a los fabricantes de drones a anticipar y reducir las emisiones de ruido durante la etapa de diseño. Además, los vehículos aéreos micro (MAV) están diseñados para ser aerodinámicamente eficientes, lo que les permite volar más lejos, más tiempo y de manera más segura. En este estudio, un código aerodinámico estable y un propagador acústico basado en el método de rejilla de vórtices no lineales (NVLM) y la formulación-1A de Farassat de la analogía acústica de Ffowcs Williams y Hawkings (FW-H), respectivamente, se acoplan con pymoo, un marco de optimización basado en Python. Esta herramienta se utiliza para realizar una optimización multiobjetivo (ruido y eficiencia aerodinámica) de un rotor de dos palas de 20 cm de diámetro en condiciones de flotación. A partir del conjunto de resultados optimizados (es decir, el frente de Pareto), se imprimen en 3D tres rotores diferentes utilizando una técnica de estereolitografía (SLA) y se prueban en una sala anecoica. Aquí, una matriz de micrófonos de campo lejano captura la radiación acústica y la directividad del rotor, mientras que un balancín mide el rendimiento aerodinámico. Tanto el rendimiento aerodinámico como el aeroacústico de los tres rotores diferentes, en línea con lo que han predicho los códigos numéricos, se comparan y se extraen pautas para el diseño de rotores MAV aerodinámicamente y aeroacústicamente eficientes.