case（订单） l（长） w（宽） h（高） 1 170 110 27 1 210 200 30 2 105 105 100 2 135 110 110 3 208 140 18 3 90 90 75 4 115 65 35 5 250 190 53的三维装箱绘制

可以使用三维装箱算法来完成这个任务，并输出装好货物的三维模型。

首先，我们需要将所有订单中的商品尺寸按照一定规则进行排序，比如按照长宽高的和从大到小排序。然后，我们采用贪心算法，从大到小依次将商品放入箱子中，直到当前箱子已经无法容纳新的商品为止。这时，我们就需要开一个新的箱子继续装载商品，直到所有商品都被装箱。

具体实现细节可以参考以下步骤：

1. 将所有订单中的商品尺寸按照一定规则排序，比如按照长宽高的和从大到小排序。

2. 初始化一个空的箱子列表，每个箱子的初始体积为(0, 0, 0)，表示长宽高均为0。

3. 依次将商品放入箱子中。对于每一个商品，遍历所有箱子，找到第一个能够容纳该商品的箱子，并将商品放入该箱子中。如果所有的箱子都无法容纳该商品，则开一个新的箱子，并将该商品放入新的箱子中。

4. 对于每个箱子，输出其三维模型。

以下是一个简单的 Python 实现代码：

class Box:
    def __init__(self, l, w, h):
        self.l = l
        self.w = w
        self.h = h
        self.items = []

    def can_fit(self, item):
        return self.l >= item.l and self.w >= item.w and self.h >= item.h

    def add_item(self, item):
        self.items.append(item)
        self.l -= item.l
        self.w -= item.w
        self.h -= item.h

    def get_model(self):
        # 输出箱子三维模型
        pass

class Item:
    def __init__(self, l, w, h):
        self.l = l
        self.w = w
        self.h = h

def pack_items(items):
    # 根据一定规则排序
    items = sorted(items, key=lambda x: x.l + x.w + x.h, reverse=True)
    boxes = []
    for item in items:
        # 遍历所有箱子，找到第一个能够容纳该商品的箱子
        for box in boxes:
            if box.can_fit(item):
                box.add_item(item)
                break
        else:
            # 所有箱子都无法容纳该商品，开一个新的箱子
            box = Box(250, 190, 53)  # 假设每个箱子的尺寸都为(250, 190, 53)
            box.add_item(item)
            boxes.append(box)

    # 输出每个箱子的三维模型
    for box in boxes:
        box.get_model()

注意，这只是一个简单的实现示例，实际应用中还需要考虑更多因素，比如箱子的形状、重心平衡等等。