Para sistemas complejos, no es fácil obtener diseños óptimos para la arquitectura de hardware y las configuraciones de control. Cada aspecto del diseño influye en el rendimiento final, y a menudo las interacciones de los diferentes componentes no se pueden determinar claramente de antemano. En este trabajo, se aplicó un nuevo método de optimización de co-diseño que permite realizar simultáneamente la colocación y selección óptima de actuadores y sensores junto con la determinación de la arquitectura de control y los parámetros de ajuste del controlador asociados. Este nuevo método de co-diseño se aplicó a un modelo de espacio de estados de un sistema de suspensión activa de automóvil a escala reducida en un laboratorio. Este sistema simula un automóvil que circula por una superficie de carretera específica mientras que los componentes activos de la suspensión deben aumentar la comodidad del conductor contrarrestando las vibraciones no deseadas. El resultado de esta metodología de optimización de co-diseño es un frente de Pareto que representa gráficamente la compensación entre el rendimiento máximo y el costo total de implementación; los resultados del co-diseño fueron validados con mediciones del sistema físico de suspensión activa de automóvil. Los parámetros de ajuste del controlador obtenidos se comparan aquí con métodos de ajuste de controladores existentes para demostrar que el método de co-diseño es capaz de determinar parámetros de ajuste óptimos del controlador.