请在sigmund 99行拓扑优化程序的基础上写一个matlab代码来生成2d椅子

Sigmund的拓扑优化算法是一个高级结构优化工具，它通常用于计算材料分布以达到强度、刚度或其它性能目标的同时最小化材料消耗。在MATLAB中实现2D椅子模型的拓扑优化需要一些基本步骤，包括导入几何信息、设置边界条件、定义设计变量以及应用优化过程。由于这是一个复杂的过程，并且涉及到具体的库函数（如Optimization Toolbox或Topology Optimization Toolbox），下面是一个简化的示例：

% 导入必要的库
addpath('TopologyOptimizationToolbox'); % 假设你有这个特定工具箱

% 定义2D空间网格和边界条件
[x y] = meshgrid(-10:0.1:10); % 坐标范围
P = [x(:), y(:)]; % 点集
V = unique(P, 'rows'); % 网格点
F = [1:size(V, 1) size(V, 1)+1]; % 四边形单元

% 创建结构模型并定义边界条件
structure = struct('material', ones(size(V, 1)), ... % 初始均匀材料分配
                   'displacement', zeros(2, V(1, :))); % 设定所有节点为自由边界

% 定义优化目标函数和约束
objective = @(state) -average_stiffness(state, F); % 按照Sigmund方法计算目标（这里假设average_stiffness是你自定义的功能）
constraints = {'volume_constraint', @(state) sum(state.material) <= 1}; % 材料体积不超过1

% 开始拓扑优化
options = toptions; % 使用默认选项，你可以修改
state = toptop(structure, objective, constraints, options);

% 生成椅子形状的结构图
chair_structure = reshape(state.material, size(x));
figure;
patch('XData', x, 'YData', y, 'Faces', find(chair_structure), 'FaceColor', 'red', 'EdgeColor', 'none');
xlabel('X'), ylabel('Y');